使用 AutoML 進行預測

如要查看如何建立、訓練及使用 AutoML 時間序列預測模型進行批次預測的範例，請在下列其中一個環境中執行「 表格型預測模型，用於批次預測」筆記本：

在 Colab 中開啟 | 在 Colab Enterprise 中開啟 | 在 Vertex AI Workbench 中開啟 | 在 GitHub 上查看

預測模型可預測一系列值。舉例來說，零售商可能想預測未來 3 個月的每日產品需求，以便提前適當備貨。

建立預測模型及進行推論的工作流程

在 Vertex AI 中建立預測模型的程序如下：

步驟	說明
1. 準備預測模型的表格訓練資料	準備表格訓練資料，用於訓練預測模型。
2. 建立資料集來訓練預測模型	建立新資料集，並將準備好的訓練資料與其建立關聯。
3. 訓練預測模型	使用資料集在 Vertex AI 中訓練預測模型。
4. 評估模型	評估新訓練的預測模型，瞭解推論準確率。
5. 取得預測模型的推論結果	向預測模型要求批次推論。

使用 AutoML 進行預測時，系統不支援線上推論。如要向預測模型要求線上推論，請使用預測適用的 Tabular Workflow。