L'SDK Google Cloud Pipeline Components (GCPC) fornisce un insieme di componenti Kubeflow Pipelines predefiniti di qualità di produzione, performanti e facili da usare. Puoi utilizzare i Google Cloud componenti della pipeline per definire ed eseguire pipeline ML in Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines e altri backend di esecuzione di pipeline ML conformi a Kubeflow Pipelines.
Ad esempio, puoi utilizzare questi componenti per completare le seguenti operazioni:
- Crea un nuovo set di dati e carica diversi tipi di dati nel set di dati (immagine, tabellare, testo o video).
- Esporta i dati da un set di dati in Cloud Storage.
- Utilizza AutoML per addestrare un modello utilizzando dati di immagine, tabulari o video.
- Esegui un job di addestramento personalizzato utilizzando un container personalizzato o un pacchetto Python.
- Carica un modello esistente su Gemini Enterprise Agent Platform per la previsione in batch.
- Crea un nuovo endpoint ed esegui il deployment di un modello per le previsioni online.
Inoltre, Google Cloud Pipeline Components supporta questi componenti predefiniti nelle pipeline della piattaforma agentica Gemini Enterprise e offre i seguenti vantaggi:
- Debug più semplice: mostra le risorse sottostanti avviate dal componente per un debug semplificato.
- Tipi di artefatto standardizzati: forniscono interfacce coerenti per l'utilizzo di tipi di artefatto standard per l'input e l'output. Vertex ML Metadata monitora questi artefatti standard, semplificando l'analisi della derivazione degli artefatti della pipeline. Per maggiori dettagli sulla derivazione degli artefatti, consulta Monitoraggio della derivazione degli artefatti della pipeline.
- Comprendere i costi della pipeline con le etichette di fatturazione: le etichette delle risorse vengono propagate automaticamente ai servizi Google Cloud generati dai componenti della pipeline nell'esecuzione della pipeline. Google Cloud Utilizza le etichette di fatturazione insieme all'esportazione della fatturazione Cloud in BigQuery per esaminare il costo dell'esecuzione della pipeline. Per saperne di più sull'utilizzo delle etichette per comprendere il costo di un'esecuzione della pipeline, consulta Comprendere i costi di esecuzione della pipeline. Per saperne di più su come le etichette vengono propagate da un'esecuzione della pipeline alle risorse generate dai componenti della pipeline, consulta Etichettatura delle risorse da parte di Vertex AI Pipelines. Google Cloud
- Efficienza dei costi*: le pipeline della piattaforma agentica Gemini Enterprise ottimizzano l'esecuzione di questi componenti avviando le risorse Google Cloud , senza dover avviare il container. In questo modo si riduce la latenza di avvio e i costi del contenitore busy-waiting.
| * | Questa funzionalità si applica solo ai seguenti componenti:
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Passaggi successivi
- Visualizza tutti i tutorial che utilizzano l'SDK Google Cloud .
- Scopri di più sui componenti di pipelineGoogle Cloud specifici nella sezione di riferimento.
- Leggi il riferimento SDKGoogle Cloud ufficiale.
- Consulta la sezione Google Cloud Componenti della pipeline nel repository dell'SDK Kubeflow Pipelines.