רכיבי Vertex AI AutoML

משאב AutoML TrainingPipeline מתזמן משימות שקשורות לאימון מודל AutoML. המשאב הזה תמיד מריץ את משימת האימון, ויכול גם לייצא נתונים מ-Dataset ב-Vertex AI, שהופכים לקלט האימון, להעלות את המודל ל-Vertex AI ולהעריך את המודל. מידע על אימון AutoML ב-Vertex AI זמין במאמרי העזרה בנושא אימון AutoML. מידע על רכיבי צינורות שקשורים למערכי נתונים זמין במאמר רכיבי מערך נתונים. Google Cloud

‫ Google Cloud SDK כולל את האופרטורים הבאים שקשורים למודלים ולתהליכי עבודה של AutoML:

אופרטורים שקשורים לחיזוי AutoML

• ProphetTrainerOp

אופרטורים שקשורים למודלים של טבלאות של AutoML

• CvTrainerOp
• EnsembleOp
• FinalizerOp
• InfraValidatorOp
• SplitMaterializedDataOp
• Stage1TunerOp
• StatsAndExampleGenOp
• TrainingConfiguratorAndValidatorOp
• TransformOp

אופרטורים שקשורים ליצירת משאבים של AutoML model

• AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
• AutoMLImageTrainingJobRunOp
• AutoMLTabularTrainingJobRunOp
• AutoMLTextTrainingJobRunOp

מידע נוסף על אימון מודלים של AutoML ושימוש בהם

הפניית API

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

• 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].