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Vous pouvez stocker des modèles de pipeline Kubeflow dans un dépôt Kubeflow Pipelines dans Artifact Registry. Un modèle de pipeline vous permet de réutiliser les définitions de workflow de ML lorsque vous gérez des workflows de ML dans Vertex AI.
Vertex AI est la Google Cloud plate-forme de ML permettant de créer, de déployer et de gérer des modèles de ML. Pour découvrir comment créer des modèles de pipeline et les utiliser avec Artifact Registry, consultez la section Créer, importer et utiliser un modèle de pipeline.
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Dernière mise à jour le 2025/07/14 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/07/14 (UTC)."],[[["Kubeflow pipeline templates can be stored in a Kubeflow Pipelines repository within Artifact Registry."],["Pipeline templates enable the reuse of ML workflow definitions when managing workflows in Vertex AI."],["Vertex AI is Google Cloud's platform for building, deploying, and managing machine learning models."],["Detailed instructions on creating, uploading, and using pipeline templates with Artifact Registry are available in the provided link."]]],[]]