סוגי פריטי מידע שנוצרו בתהליך פיתוח (Artifact) של מטא-נתונים של ML
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
לצורך מעקב אחרי משאבים ופונקציונליות ברכיבי הצינורGoogle Cloud , מוגדרים קבוצה של סוגי ארטיפקטים סטנדרטיים של מטא-נתונים של Vertex ML. סוגי הארטיפקטים האלה של צד ראשון מוגדרים על ידי Google Cloud רכיבי צינור.
סוג פריט מידע שנוצר בתהליך פיתוח (Artifact)
תיאור
google.VertexModel
פריט מידע שמייצג משאב של Gemini Enterprise Agent Platform Model
google.VertexEndpoint
פריט מידע שמייצג משאב של Gemini Enterprise Agent Platform Endpoint
google.VertexBatchPredictionJob
פריט מידע שמייצג משאב של Gemini Enterprise Agent Platform BatchPredictionJob
google.VertexDataset
פריט מידע שמייצג משאב של Gemini Enterprise Agent Platform Dataset
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["התוכן קשה להבנה","hardToUnderstand","thumb-down"],["שגיאות בקוד לדוגמה או במידע","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["חסרים לי פרטים או דוגמאות","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2026-08-08 (שעון UTC)."],[],[]]
