רכיבים של מערך נתונים

האופרטורים של מערך הנתונים מכינים את הנתונים לאימון מודל AutoML ב-Vertex AI. לפרטים נוספים על מערכי נתונים של סוגי נתונים ספציפיים, אפשר לעיין במאמר אימון של מודלים משלכם והשימוש בהם. מידע על אימון AutoML ב-Vertex AI זמין במאמרי העזרה בנושא אימון AutoML. מידע על רכיבי צינורות (Pipeline) שקשורים למודלים ולתהליכי עבודה של AutoML זמין במאמר רכיבי Vertex AI AutoML. Google Cloud

ערכת ה-SDK‏ Google Cloud כוללת את האופרטורים הבאים שקשורים לניהול משאבי AutoML dataset:

• GetVertexDatasetOp
• ImageDatasetCreateOp
• ImageDatasetExportDataOp
• ImageDatasetImportDataOp
• TabularDatasetCreateOp
• TabularDatasetExportDataOp
• TextDatasetCreateOp
• TextDatasetExportDataOp
• TextDatasetImportDataOp
• TimeSeriesDatasetCreateOp
• TimeSeriesDatasetExportDataOp

הפניית API

• למידע על רכיבי מערך הנתונים, ראו Google Cloud הפניה ל-SDK של רכיבי מערך הנתונים.

• למידע על הפניית Vertex AI API, אפשר לעיין בדפי ההפניה הבאים של API:

  • Dataset משאב

  • TrainingPipeline משאב

מדריכים

• איך משתמשים ברכיבי Google Cloud צינורות כדי לאמן מודל לסיווג תמונות באמצעות Vertex AI AutoML
• איך משתמשים ברכיבי Google Cloud pipeline כדי לאמן מודל סיווג באמצעות נתונים טבלאיים ו-Vertex AI AutoML
• איך משתמשים ברכיבי צינור עיבוד הנתונים Google Cloud כדי לאמן מודל רגרסיה לינארית באמצעות נתונים טבלאיים ו-Vertex AI AutoML.
• איך משתמשים ברכיבי Google Cloud צינורות כדי לאמן מודל לסיווג טקסט באמצעות Vertex AI AutoML
• איך משתמשים ברכיבי צינורות Google Cloud כדי להעלות ולפרוס מודל

היסטוריית גרסאות ונתוני גרסה

מידע נוסף על היסטוריית הגרסאות והשינויים ב- Google Cloud Pipeline Components SDK זמין בהערות לגבי הגרסה של Pipeline Components SDK.Google Cloud

אנשי קשר לתמיכה טכנית

אם יש לכם שאלות, אפשר לפנות אל [e-mail].