יצירת מערך נתונים לאימון מודלים של סיווג ורגרסיה

בדף הזה מוסבר איך ליצור מערך נתונים ב-Vertex AI מנתונים טבלאיים, כדי שתוכלו להתחיל לאמן מודלים של סיווג ורגרסיה. אפשר ליצור מערך נתונים באמצעות מסוף Google Cloud או Vertex AI API.

לפני שמתחילים

לפני שיוצרים מערך נתונים ב-Vertex AI מנתונים טבלאיים, צריך להכין את הנתונים. פרטים נוספים זמינים במאמרים בנושאים הבאים:

יצירת מערך נתונים ריק ושיוך הנתונים המוכנים

כדי ליצור מודל למידת מכונה לסיווג או לרגרסיה, קודם צריך לאסוף נתונים מייצגים לאימון. משתמשים בGoogle Cloud מסוף או ב-API כדי לשייך את הנתונים המוכנים למערך הנתונים. שיוך הנתונים מאפשר לכם לבצע שינויים ולהתחיל באימון המודל.

מסוף Google Cloud

במסוף Google Cloud , בקטע Vertex AI, עוברים לדף Datasets.
כניסה לדף Datasets
לוחצים על יצירה כדי לפתוח את דף הפרטים של יצירת מערך נתונים.
משנים את השם בשדה שם מערך הנתונים כדי ליצור שם תצוגה תיאורי למערך הנתונים.
בוחרים בכרטיסייה טבלה.
בוחרים את היעד רגרסיה/סיווג.
בוחרים אזור מהרשימה הנפתחת אזור.
אם רוצים להשתמש במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) עם מערך הנתונים, פותחים את האפשרויות המתקדמות ומזינים את המפתח. (תצוגה מקדימה)
לוחצים על יצירה כדי ליצור את מערך הנתונים הריק, ועוברים לכרטיסייה מקור.
בוחרים אחת מהאפשרויות הבאות, בהתאם למקור הנתונים.
נתוני אימון בפורמט טבלאי ב-Cloud Storage או ב-BigQuery לא מיובאים ל-Vertex AI. (כשמייבאים מקבצים מקומיים, הם מיובאים ל-Cloud Storage). כשיוצרים מערך נתונים עם נתונים טבלאיים, הנתונים משויכים למערך הנתונים. שינויים שתבצעו במקור הנתונים ב-Cloud Storage או ב-BigQuery אחרי יצירת מערך הנתונים ישולבו במודלים שאומנו בהמשך באמצעות מערך הנתונים הזה. תמונת מצב של מערך הנתונים מצולמת כשהאימון של המודל מתחיל.
קובצי CSV במחשב
1. לוחצים על העלאת קובצי CSV מהמחשב.
2. לוחצים על בחירת קבצים ובוחרים את כל הקבצים המקומיים שרוצים להעלות לקטגוריה של Cloud Storage.
3. בקטע Select a Cloud Storage path, מזינים את הנתיב לקטגוריה ב-Cloud Storage או לוחצים על Browse כדי לבחור מיקום לקטגוריה.
קובצי CSV ב-Cloud Storage
1. לוחצים על בחירת קובצי CSV מ-Cloud Storage.
2. בקטע Select CSV files from Cloud Storage (בחירת קובצי CSV מ-Cloud Storage), מזינים את הנתיב לקטגוריה של Cloud Storage או לוחצים על Browse (עיון) כדי לבחור את המיקום של קובצי ה-CSV.
טבלה או תצוגה ב-BigQuery
1. לוחצים על בחירת טבלה או תצוגה מ-BigQuery.
2. מזינים את מזהי הפרויקט, מערך הנתונים והטבלה של קובץ הקלט.
לוחצים על Continue.
מקור הנתונים משויך למערך הנתונים.

API

כשיוצרים קבוצת נתונים, מקשרים אותה גם למקור הנתונים שלה. הקוד שנדרש ליצירת מערך נתונים תלוי במיקום של נתוני האימון – ב-Cloud Storage או ב-BigQuery. אם מקור הנתונים נמצא בפרויקט אחר, צריך להגדיר את ההרשאות הנדרשות.

יצירת מערך נתונים עם נתונים ב-Cloud Storage

REST

משתמשים ב-method‏ datasets.create כדי ליצור מערך נתונים.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION: האזור שבו יישמר מערך הנתונים. האזור הזה חייב להיות אזור שתומך במשאבי מערכי נתונים. לדוגמה, us-central1.
‫PROJECT: מזהה הפרויקט.
DATASET_NAME: השם המוצג של מערך הנתונים.
‫METADATA_SCHEMA_URI: ה-URI של קובץ הסכימה של היעד. gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml
‫URI: נתיבים (URI) לקטגוריות של Cloud Storage שמכילות את נתוני האימון. יכול להיות שיש יותר מאחת. כל מזהה URI מופיע בפורמט:
```
gs://GCSprojectId/bucketName/fileName
```
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט שנוצר באופן אוטומטי.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets

גוף בקשת JSON:

{
  "display_name": "DATASET_NAME",
  "metadata_schema_uri": "METADATA_SCHEMA_URI",
  "metadata": {
    "input_config": {
      "gcs_source": {
        "uri": [URI1, URI2, ...]
      }
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets"

PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z",
      "updateTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z"
    }
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetTabularGcsSample {

  public static void main(String[] args)
      throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    String gcsSourceUri = "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_gcs_table/file.csv";
    ;
    createDatasetTableGcs(project, datasetDisplayName, gcsSourceUri);
  }

  static void createDatasetTableGcs(String project, String datasetDisplayName, String gcsSourceUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings settings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient = DatasetServiceClient.create(settings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tables_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      String jsonString =
          "{\"input_config\": {\"gcs_source\": {\"uri\": [\"" + gcsSourceUri + "\"]}}}";
      Value.Builder metaData = Value.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonString, metaData);

      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .setMetadata(metaData)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Dataset Table GCS sample");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = 'YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME';
// const gcsSourceUri = 'YOUR_GCS_SOURCE_URI';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetTabularGcs() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const metadata = {
    structValue: {
      fields: {
        inputConfig: {
          structValue: {
            fields: {
              gcsSource: {
                structValue: {
                  fields: {
                    uri: {
                      listValue: {
                        values: [{stringValue: gcsSourceUri}],
                      },
                    },
                  },
                },
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  };
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml',
    metadata: metadata,
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create dataset request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset tabular gcs response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
}
createDatasetTabularGcs();

Python

במאמר התקנת Vertex AI SDK ל-Python מוסבר איך להתקין או לעדכן את Vertex AI SDK ל-Python. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Python API.

def create_and_import_dataset_tabular_gcs_sample(
    display_name: str,
    project: str,
    location: str,
    gcs_source: Union[str, List[str]],
):

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    dataset = aiplatform.TabularDataset.create(
        display_name=display_name,
        gcs_source=gcs_source,
    )

    dataset.wait()

    print(f'\tDataset: "{dataset.display_name}"')
    print(f'\tname: "{dataset.resource_name}"')

יצירת מערך נתונים עם נתונים ב-BigQuery

REST

משתמשים ב-method‏ datasets.create כדי ליצור מערך נתונים.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION: האזור שבו יישמר מערך הנתונים. האזור הזה חייב להיות אזור שתומך במשאבי מערכי נתונים. לדוגמה, us-central1.
PROJECT: .
DATASET_NAME: השם המוצג של מערך הנתונים.
‫METADATA_SCHEMA_URI: ה-URI של קובץ הסכימה של היעד. gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml
‫URI: הנתיב לטבלה ב-BigQuery שמכילה את נתוני האימון. בטופס:
```
bq://bqprojectId.bqDatasetId.bqTableId
```
‫PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט שנוצר באופן אוטומטי.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets

גוף בקשת JSON:

{
  "display_name": "DATASET_NAME",
  "metadata_schema_uri": "METADATA_SCHEMA_URI",
  "metadata": {
    "input_config": {
      "bigquery_source" :{
        "uri": "URI
      }
    }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z",
      "updateTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z"
    }
}

Java

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetTabularBigquerySample {

  public static void main(String[] args)
      throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String bigqueryDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    String bigqueryUri =
        "bq://YOUR_GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID.BIGQUERY_DATASET_ID.BIGQUERY_TABLE_OR_VIEW_ID";
    createDatasetTableBigquery(project, bigqueryDisplayName, bigqueryUri);
  }

  static void createDatasetTableBigquery(
      String project, String bigqueryDisplayName, String bigqueryUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings settings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient = DatasetServiceClient.create(settings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tables_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      String jsonString =
          "{\"input_config\": {\"bigquery_source\": {\"uri\": \"" + bigqueryUri + "\"}}}";
      Value.Builder metaData = Value.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonString, metaData);

      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(bigqueryDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .setMetadata(metaData)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Dataset Table Bigquery sample");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
    }
  }
}

Node.js

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = 'YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME';
// const bigquerySourceUri = 'YOUR_BIGQUERY_SOURCE_URI';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetTabularBigquery() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const metadata = {
    structValue: {
      fields: {
        inputConfig: {
          structValue: {
            fields: {
              bigquerySource: {
                structValue: {
                  fields: {
                    uri: {
                      listValue: {
                        values: [{stringValue: bigquerySourceUri}],
                      },
                    },
                  },
                },
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  };
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml',
    metadata: metadata,
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create dataset request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset tabular bigquery response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
}
createDatasetTabularBigquery();

Python

במאמר התקנת Vertex AI SDK ל-Python מוסבר איך להתקין או לעדכן את Vertex AI SDK ל-Python. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Python API.

def create_and_import_dataset_tabular_bigquery_sample(
    display_name: str,
    project: str,
    location: str,
    bq_source: str,
):

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    dataset = aiplatform.TabularDataset.create(
        display_name=display_name,
        bq_source=bq_source,
    )

    dataset.wait()

    print(f'\tDataset: "{dataset.display_name}"')
    print(f'\tname: "{dataset.resource_name}"')

קבלת סטטוס פעולה

חלק מהבקשות מפעילות תהליכים ארוכים שדורשים זמן להשלמה. הבקשות האלה מחזירות שם פעולה, שאפשר להשתמש בו כדי לראות את סטטוס הפעולה או לבטל אותה. ‫Vertex AI מספק שיטות עזר לביצוע קריאות לפעולות ממושכות. מידע נוסף זמין במאמר בנושא עבודה עם פעולות ממושכות.

המאמרים הבאים

אימון מודל סיווג או רגרסיה באמצעות מערך הנתונים.

יצירת מערך נתונים לאימון מודלים של סיווג ורגרסיה קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

יצירת מערך נתונים ריק ושיוך הנתונים המוכנים

מסוף Google Cloud

קובצי CSV במחשב

קובצי CSV ב-Cloud Storage

טבלה או תצוגה ב-BigQuery

API

יצירת מערך נתונים עם נתונים ב-Cloud Storage

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

יצירת מערך נתונים עם נתונים ב-BigQuery

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

קבלת סטטוס פעולה

המאמרים הבאים

יצירת מערך נתונים לאימון מודלים של סיווג ורגרסיה