אתם יכולים להשתמש במערך נתונים מנוהל כדי לספק את נתוני המקור שמשמשים לאימון של AutoML ומודלים מותאמים אישית ב-Gemini Enterprise Agent Platform. כדי להשתמש ב-AutoML, צריך להשתמש במערך נתונים מנוהל. כדי להשתמש בהדרכה בהתאמה אישית, אפשר להשתמש במערך נתונים מנוהל.
הרשאות ובקרת גישה
כשמשתמשים בנתונים מקטגוריה של Cloud Storage כדי ליצור מערך נתונים, Agent Platform דורשת הרשאות גישה לנתונים. Agent Platform משתמשת בחשבון שירות מיוחד בניהול Google שנקרא סוכן שירות, כדי לגשת לנתונים שלכם בצורה מאובטחת. במאמר בקרת גישה באמצעות IAM מוסבר על התפקידים הנדרשים ועל אופן הפעולה של סוכן השירות.
יצירת מערך נתונים מנוהל למודלים של AutoML
אתם יכולים ליצור מערכי נתונים מנוהלים לאימון מודלים של AutoML באמצעות מסוףGoogle Cloud או Agent Platform API. ההוראות לביצוע הפעולה הזו משתנות מעט בהתאם לסוג הנתונים ולמטרה של המודל. קודם כול צריך להכין את נתוני האימון.
תמונה
במאמר הזה מוסבר איך ליצור מערך נתונים מנוהל עבור הסוגים הבאים של מודלים של AutoML לתמונות:
טבלאי
במאמר הזה נסביר איך ליצור מערך נתונים מנוהל עבור הסוגים הבאים של מודלים טבלאיים של AutoML:
יצירת מערך נתונים מנוהל למודלים עם אימון בהתאמה אישית
ההוראות ליצירת מערך נתונים מנוהל לאימון מודלים בהתאמה אישית זהות, בלי קשר לסוג הנתונים או למטרה של המודל.
פרטים נוספים מופיעים במאמר בנושא שימוש במערכי נתונים מנוהלים.
צפייה במערכי נתונים מנוהלים באמצעות Knowledge Catalog
Knowledge Catalog הוא שירות מנוהל של ניהול מטא-נתונים שאפשר להתאים לעומס. הוא מספק מיקום מרכזי לחיפוש מערכי נתונים בפרויקטים ובאזורים שונים. הוא משולב עם Gemini Enterprise Agent Platform ומציע יכולות דומות ל-Data Catalog שהוצא משימוש.
אתם יכולים להשתמש ב-Knowledge Catalog כדי לגלות את הנתונים, להבין אותם ולהעשיר אותם באמצעות היבטים (שדומים לתגים ב-Data Catalog).
פרטים על ניהול מטא-נתונים והיבטים של משאבים ב-Agent Platform זמינים במאמר ניהול היבטים והוספת מידע למטא-נתונים ב-Knowledge Catalog.