Ce tutoriel explique comment utiliser Vertex AI Pipelines pour exécuter un workflow de ML de bout en bout, y compris les tâches suivantes :
- Importer et transformer des données.
- Ajuster un modèle de classification d'images de TFHub à l'aide des données transformées.
- Importer le modèle entraîné dans Vertex AI Model Registry
- Facultatif : déployer le modèle pour la livraison en ligne avec Vertex AI Prediction.
Avant de commencer
Assurez-vous d'avoir terminé les étapes 1 à 3 de la section Configurer un projet Google Cloud et un environnement de développement.
Créez un environnement Python isolé et installez le SDK Vertex AI pour Python.
Installez le SDK Kubeflow Pipelines :
python3 -m pip install "kfp<2.0.0" "google-cloud-aiplatform>=1.16.0" --upgrade --quiet
Exécuter le pipeline d'entraînement de modèle de ML
Cet exemple de code effectue les opérations suivantes :
- Charge les composants à partir d'un dépôt de composants pour les utiliser comme composants fondamentaux du pipeline.
- Compose un pipeline en créant des tâches de composants et en transmettant des données entre eux à l'aide d'arguments
- Envoie le pipeline pour exécution sur Vertex AI Pipelines. Voir Tarifs de Vertex AI Pipelines.
Copiez l'exemple de code suivant dans votre environnement de développement et exécutez-le.
Classification d'images
Notez les points suivants à propos de l'exemple de code fourni :
- Un pipeline Kubeflow est défini comme une fonction Python.
- Les étapes du workflow du pipeline sont créées à l'aide des composants du pipeline Kubeflow. En utilisant les sorties d'un composant comme entrée d'un autre composant, vous définissez le workflow du pipeline sous forme de graphe. Par exemple, la tâche du composant
preprocess_image_data_op
dépend de la sortietfrecord_image_data_path
de la tâche du composanttranscode_imagedataset_tfrecord_from_csv_op
. - Vous créez une exécution de pipeline sur Vertex AI Pipelines à l'aide du SDK Vertex AI pour Python.
Surveiller le pipeline
Dans la section Vertex AI de la console Google Cloud, accédez à la page Pipelines et ouvrez l'onglet Exécutions.
Accéder à la page Exécutions de pipeline
Étapes suivantes
- Pour en savoir plus sur Vertex AI Pipelines, consultez la Présentation de Vertex AI Pipelines.