É possível usar um conjunto de dados gerenciado para fornecer os dados de origem usados para treinar o AutoML e modelos personalizados na plataforma de agentes do Gemini Enterprise. Um conjunto de dados gerenciado é necessário para o AutoML e é opcional para treinamento personalizado.
Permissões e controle de acesso
Quando você usa dados de um bucket do Cloud Storage para criar um conjunto de dados, a plataforma do agente exige permissões para acessar os dados. A plataforma de agentes usa uma conta de serviço especial gerenciada pelo Google, conhecida como agente de serviço, para acessar seus dados com segurança. Para mais informações sobre os papéis necessários e como o agente de serviço funciona, consulte Controle de acesso com o IAM.
Criar um conjunto de dados gerenciado para modelos do AutoML
É possível criar conjuntos de dados gerenciados para treinar modelos do AutoML usando o console doGoogle Cloud ou a API Agent Platform. As instruções sobre como fazer isso variam um pouco de acordo com o tipo de dados e o objetivo do modelo. Comece preparando seus dados de treinamento.
Imagem
Saiba como criar um conjunto de dados gerenciado para os seguintes tipos de modelos de imagem do AutoML:
Tabular
Saiba como criar um conjunto de dados gerenciado para os seguintes tipos de modelos tabulares do AutoML:
Criar um conjunto de dados gerenciado para modelos treinados personalizados
As instruções sobre como criar um conjunto de dados gerenciado para treinar modelos personalizados são as mesmas, independentemente do tipo de dados ou do objetivo do modelo.
Para mais detalhes, consulte Usar conjuntos de dados gerenciados.
Acessar conjuntos de dados gerenciados usando o Knowledge Catalog
O Knowledge Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados escalonável e totalmente gerenciado que oferece um local centralizado para pesquisar conjuntos de dados em projetos e regiões. Ele é integrado à plataforma de agentes do Gemini Enterprise e oferece recursos semelhantes ao Data Catalog descontinuado.
Use o Knowledge Catalog para descobrir, entender e enriquecer seus dados com aspectos (que são semelhantes às tags do Data Catalog).
Para detalhes sobre como gerenciar metadados e aspectos dos recursos da plataforma de agentes, consulte Gerenciar aspectos e enriquecer metadados no Knowledge Catalog.