O recurso BatchPredictionJob permite executar uma solicitação de previsão assíncrona. Solicite previsões em lote diretamente do recurso model. Não é necessário implantar o modelo em um endpoint. Para tipos de dados compatíveis com previsões em lote e on-line, use previsões em lote.
Isso é útil quando você não precisa de uma resposta imediata e quer processar os dados acumulados usando uma única solicitação.
Para fazer uma predição em lote, especifique uma origem de entrada e um local de saída para a Gemini Enterprise Agent Platform armazenar resultados de previsões. As entradas e saídas dependem do tipo de model com que você está trabalhando. Por exemplo, as previsões
em lote para o tipo de modelo de imagem do AutoML exigem um arquivo de
linhas JSON
de entrada e o nome de um bucket do Cloud Storage para armazenamento da saída.
Para mais informações sobre previsão em lote, consulte
Receber previsões em lote.
Use o ModelBatchPredictOp componente para acessar esse recurso pelo Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines.
Referência da API
- Para referência de componentes, consulte a Google Cloud referência do SDK para componentes de previsão em lote.
- Para referência da API Agent Platform, consulte a página de recursos
BatchPredictionJob.
Tutoriais
Histórico de versões e notas da versão
Para saber mais sobre o histórico de versões e as mudanças no Google Cloud SDK de componentes de pipeline, consulte as Google Cloud Notas de lançamento do SDK de componentes de pipeline.
Contatos do suporte técnico
Se você tiver alguma dúvida, entre em contato com kubeflow-pipelines-components@google.com.