התכונה Agent Platform Pipelines מאפשרת להריץ צינורות עיבוד נתונים ללמידת מכונה (ML) שנבנו באמצעות Kubeflow Pipelines SDK או TensorFlow Extended באופן שאינו דורש שרת. במאמר הזה מוסבר איך להשתמש ב-Agent Platform Pipelines כדי להציג באופן חזותי את הפעלות הפייפליין, לנתח אותן ולהשוות ביניהן.
מידע נוסף על הפעלה ותזמון של צינורות זמין במדריך בנושא הפעלת צינור.
תצוגה חזותית של הפעלות של צינורות עיבוד נתונים באמצעות מסוף Google Cloud
בהמשך מוסבר איך להשתמש במסוף Google Cloud כדי להציג את ההרצות של צינורות העברת הנתונים.
פותחים את Agent Platform Pipelines במסוף Google Cloud .
בקטע Select a recent project, לוחצים על משבצת של פרויקט.
לוחצים על שם ההרצה של צינור הנתונים שרוצים לנתח.
מופיע הדף של הרצת צינור העיבוד, שבו מוצג תרשים זמן הריצה של צינור העיבוד. סיכום צינור העיבוד מופיע בחלונית Pipeline run analysis.
- בתרשים של צינור הנתונים מוצגים השלבים בתהליך העבודה של צינור הנתונים.
- סיכום צינור הנתונים מציג את המידע הבסיסי על ההרצה של צינור הנתונים ואת הפרמטרים ששימשו בהרצה הזו.
כדי לקבל מידע נוסף על שלב או על ארטיפקט בצינור, לוחצים על השלב או על הארטיפקט בתרשים של זמן הריצה.
בחלונית Pipeline run analysis מוצג מידע על השלב או הארטיפקט של צינור הנתונים.
בשלבים של צינור עיבוד הנתונים, המידע הזה כולל פרטי ביצוע, פרמטרים של קלט שהועברו לשלב ופרמטרים של פלט שהועברו מהשלב לצינור עיבוד הנתונים.
כדי לקבל מידע נוסף על השלב שנבחר בצינור:
כדי לראות את פרטי המשרה, לוחצים על הצגת המשרה.
דף הפרטים של המשימה כולל מידע כמו סוג המכונה ששימשה להפעלת השלב הזה, קובץ אימג' של קונטיינר שבו השלב פועל ומפתח ההצפנה שבו נעשה שימוש בשלב הזה.
לוחצים על הצגת יומנים כדי לראות את היומנים שנוצרו על ידי השלב הזה בצינור.
יופיע חלונית היומנים. אפשר להשתמש ביומנים כדי לנפות באגים בהתנהגות של צינור עיבוד הנתונים.
במקרה של ארטיפקטים, המידע הזה כולל את סוג הנתונים של הארטיפקט, את המיקום שבו הארטיפקט מאוחסן ואת המדדים של הארטיפקט.
מידע נוסף על הארטיפקט שנבחר:
לוחצים על URI של פריט המידע כדי לפתוח את המיקום הזה ב-Cloud Storage.
לוחצים על Open in ML Metadata (פתיחה ב-ML Metadata) כדי לראות את שושלת הנתונים של הארטיפקט ב-Vertex ML Metadata. מידע נוסף על שושלת נתונים של פייפליין זמין במאמר בנושא מעקב אחרי שושלת נתונים של פייפליין. אם זו הפעם הראשונה שאתם משתמשים ב-Vertex ML Metadata, מומלץ לקרוא את המבוא ל-Vertex ML Metadata.
השוואה בין הפעלות של צינורות עיבוד נתונים באמצעות Google Cloud המסוף
כדי להשוות בין הרצות של צינורות עיבוד נתונים במסוף Google Cloud , פועלים לפי ההוראות הבאות.
פותחים את Agent Platform Pipelines במסוף Google Cloud .
מסמנים את התיבות לצד ההרצות של צינורות העיבוד שרוצים להשוות.
בסרגל התפריטים של Agent Platform Pipelines, לוחצים על השוואה.
החלונית Compare runs מופיעה.
בחלונית השוואה בין הרצות מפורטים הפרמטרים והמדדים של צינור עיבוד הנתונים.
המידע הזה עוזר לכם לבצע ניתוח, למשל ניתוח של האופן שבו קבוצות שונות של היפרפרמטרים משפיעות על מדדי המודל.
המאמרים הבאים
- במאמר הזה מוסבר איך לתזמר תהליכי עבודה של למידת מכונה.
- איך יוצרים צינור עיבוד נתונים של למידת מכונה