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Puoi archiviare i modelli di pipeline Kubeflow in un repository Kubeflow Pipelines in Artifact Registry. Un modello di pipeline ti consente di riutilizzare le definizioni dei flussi di lavoro ML quando gestisci i flussi di lavoro ML in Vertex AI.
Vertex AI è la Google Cloud piattaforma ML per creare,
eseguire il deployment e gestire i modelli ML. Per scoprire come creare modelli di pipeline
e utilizzarli con Artifact Registry, consulta
Creare, caricare e utilizzare un modello di pipeline.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]