Schnittstellen für Pipelines der Gemini Enterprise Agent Platform

Auf dieser Seite werden die Schnittstellen aufgeführt, mit denen Sie ML-Pipelines in Agent Platform Pipelines definieren und ausführen können.

Schnittstellen zum Definieren einer Pipeline

Agent Platform Pipelines unterstützt ML-Pipelines, die mit dem Kubeflow Pipelines (KFP) SDK oder dem TensorFlow Extended (TFX) SDK definiert wurden.

Kubeflow Pipelines (KFP) SDK

Kubeflow Pipelines-Logo Verwenden Sie KFP für alle Anwendungsfälle, in denen Sie keine riesigen Mengen an strukturierten Daten oder Textdaten mit TensorFlow Extended verarbeiten müssen. Agent Platform Pipelines unterstützt KFP SDK v2.0 oder höher.

Wenn Sie das KFP SDK verwenden, können Sie Ihren ML-Workflow definieren, indem Sie benutzerdefinierte Komponenten erstellen und vordefinierte Komponenten wie dieGoogle Cloud Pipeline-Komponenten Google Cloud wiederverwenden.Mit Pipeline-Komponenten können Sie Gemini Enterprise-Dienste wie AutoML ganz einfach in Ihrer ML-Pipeline verwenden. Agent Platform Pipelines unterstützt Google Cloud Pipeline Components SDK v2 oder höher. Weitere Informationen zuGoogle Cloud Pipeline-Komponenten finden Sie unter Einführung in Google Cloud Pipeline-Komponenten.

Informationen zum Erstellen einer Pipeline mit Kubeflow Pipelines finden Sie unter Pipeline erstellen. Weitere Informationen zu Kubeflow Pipelines finden Sie in der Kubeflow Pipelines-Dokumentation.

TFX-SDK (TensorFlow Extended)

TFX SDK-Logo Verwenden Sie TFX, wenn Sie TensorFlow Extended in Ihrem ML-Workflow zum Verarbeiten von Terabytes an strukturierten Daten oder Textdaten verwenden. Agent Platform Pipelines unterstützt TFX SDK v0.30.0 oder höher.

Informationen zum Erstellen von ML-Pipelines mit TFX finden Sie im Abschnitt Erste Schritte der Anleitungen zu TensorFlow Extended in der Produktion.

Schnittstellen zum Ausführen einer Pipeline

Nachdem Sie Ihre ML-Pipeline definiert haben, können Sie einen ML-Pipeline-Lauf mit einer der folgenden Schnittstellen erstellen:

  • REST API

  • SDK-Clients

  • Google Cloud Console

Weitere Informationen zu den Schnittstellen, die Sie für die Interaktion mit der Gemini Enterprise API verwenden können, finden Sie unter Schnittstellen für die Gemini Enterprise API.

REST API

Wenn Sie eine Pipeline-Ausführung mit REST erstellen möchten, verwenden Sie die Pipelines-Dienst-API. Diese API verwendet die REST-Ressource projects.locations.pipelineJobs.

SDK-Clients

Mit Agent Platform Pipelines können Sie Pipelineausführungen mit dem Vertex AI SDK for Python oder Clientbibliotheken erstellen.

Agent Platform SDK für Python

Das Vertex AI SDK für Python (aiplatform) ist das empfohlene SDK für die programmatische Arbeit mit der Pipelines-Dienst-API. Weitere Informationen zu diesem SDK finden Sie in der API-Dokumentation für google.cloud.aiplatform.PipelineJob.

Clientbibliotheken

Clientbibliotheken sind programmatisch generierte API-Clients (GAPIC) SDKs. Agent Platform Pipelines unterstützt die folgenden Clientbibliotheken:

  • Python (aiplatform v1 und v1beta1)

  • Java

  • Node.js

  • Go

Weitere Informationen finden Sie unter Clientbibliotheken für die Gemini Enterprise Agent Platform installieren.

Google Cloud Konsole (GUI)

DieGoogle Cloud console ist die empfohlene Methode zum Überprüfen und Überwachen Ihrer Pipelineausführungen. Sie können mit der Google Cloud -Konsole auch andere Aufgaben ausführen, z. B. Pipeline-Ausführungen erstellen, löschen und klonen, auf die Vorlagengalerie zugreifen und das Abrechnungslabels für eine Pipeline-Ausführung abrufen.

Zu Pipelines in der Google Cloud Console

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