このページでは、Agent Platform Pipelines で ML パイプラインを定義して実行するために使用できるインターフェースの一覧を示します。
パイプラインを定義するインターフェース
Agent Platform Pipelines は、Kubeflow Pipelines(KFP)SDK または TensorFlow Extended(TFX)SDK を使用して定義された ML パイプラインをサポートしています。
Kubeflow Pipelines(KFP)SDK
TensorFlow Extended を使用して大量の
構造化データやテキストデータを処理する必要がないすべてのユースケースに対して、KFP を使用します。Agent Platform Pipelines は、KFP SDK v2.0 以降をサポートしています。
KFP SDK を使用する場合は、カスタム コンポーネントを構築し、パイプライン コンポーネントなどの構築済みコンポーネントを再利用して、ML ワークフローを定義できます。 Google Cloud パイプライン コンポーネント Google Cloud を使用すると、ML パイプラインで AutoML などの Gemini Enterprise サービスを簡単に利用できます。Agent Platform Pipelines は、 Google Cloud パイプライン コンポーネント SDK v2 以降をサポートしています。パイプライン コンポーネントについては、 Google Cloud パイプライン コンポーネントの概要をご覧ください。 Google Cloud
Kubeflow Pipelines を使用してパイプラインを構築する方法については、パイプラインの構築をご覧ください。Kubeflow Pipelines の詳細については、Kubeflow Pipelines のドキュメントをご覧ください。
TensorFlow Extended(TFX)SDK
ML ワークフローで TensorFlow Extended を使用して
テラバイト規模の構造化データまたはテキストデータを処理する場合は、TFX を使用します。Agent Platform Pipelines は、TFX SDK v0.30.0 以降をサポートしています。
TFX を使用して ML パイプラインを構築する方法については、 スタートガイドのチュートリアル セクション(本番環境における TensorFlow Extended のチュートリアル)をご覧ください。
パイプラインを実行するためのインターフェース
ML パイプラインを定義したら、次のいずれかのインターフェースを使用して ML パイプライン実行を作成できます。
REST API
SDK クライアント
Google Cloud コンソール
Gemini Enterprise API とのやり取りに使用できるインターフェースの詳細については、Gemini Enterprise API のインターフェースをご覧ください。
REST API
REST を使用してパイプライン実行を作成するには、Pipelines サービス API を使用します。この API は、projects.locations.pipelineJobs REST リソースを使用します。
SDK クライアント
Agent Platform Pipelines では、Vertex AI SDK for Python またはクライアント ライブラリを使用してパイプライン実行を作成できます。
Agent Platform SDK for Python
Vertex AI SDK for Python(aiplatform)は、Pipelines サービス API をプログラムで操作する場合に推奨される SDK です。この SDK の詳細については、google.cloud.aiplatform.PipelineJob の API ドキュメントをご覧ください。
クライアント ライブラリ
クライアント ライブラリは、プログラムで生成された API クライアント(GAPIC)SDK です。Agent Platform Pipelines は、次のクライアント ライブラリをサポートしています。
Python(
aiplatformv1とv1beta1)Java
Node.js
詳細については、Gemini Enterprise Agent Platform クライアント ライブラリをインストールするをご覧ください。
Google Cloud コンソール(GUI)
パイプライン実行の確認とモニタリングには、Google Cloud コンソールの使用をおすすめします。また、パイプライン実行の作成、削除、クローン作成、テンプレート ギャラリーへのアクセス、パイプライン実行の請求ラベルの取得など、他のタスクも Google Cloud コンソールを使用して実行できます。
Google Cloud コンソールの [パイプライン] に移動
次のステップ
Gemini Enterprise Agent Platform 上でカスタム トレーニングされた ML モデルを実装するための ベスト プラクティス を学習する。