데이터 세트 구성요소

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

데이터 세트 연산자는 Vertex AI에서 AutoML 모델 학습을 위해 데이터를 준비합니다. 특정 데이터 유형 데이터 세트 정보에 대한 자세한 내용은 자체 모델 학습 및 사용을 참조하세요. Vertex AI의 AutoML 학습에 대한 자세한 내용은 AutoML 학습 문서를 참조하세요. AutoML 모델 및 워크플로와 관련된 Google Cloud 파이프라인 구성요소에 대한 자세한 내용은 Vertex AI AutoML 구성요소를 참고하세요.

Google Cloud SDK에는 AutoML dataset 리소스 관리와 관련된 다음 연산자가 포함됩니다.

• GetVertexDatasetOp
• ImageDatasetCreateOp
• ImageDatasetExportDataOp
• ImageDatasetImportDataOp
• TabularDatasetCreateOp
• TabularDatasetExportDataOp
• TextDatasetCreateOp
• TextDatasetExportDataOp
• TextDatasetImportDataOp
• TimeSeriesDatasetCreateOp
• TimeSeriesDatasetExportDataOp
• VideoDatasetCreateOp
• VideoDatasetExportDataOp
• VideoDatasetImportDataOp

API 참조

• 데이터 세트 구성요소 참조는 데이터 세트 구성요소의Google Cloud SDK 참조를 확인하세요.

• Vertex AI API 리소스 참조는 다음 API 참조 페이지를 확인하세요.

  • Dataset 리소스

  • TrainingPipeline 리소스

튜토리얼

• Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하여 Vertex AI AutoML을 통해 이미지 분류 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
• Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하여 테이블 형식 데이터 및 Vertex AI AutoML을 통해 분류 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
• Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하여 테이블 형식 데이터와 Vertex AI AutoML을 통해 선형 회귀 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
• Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하여 Vertex AI AutoML을 통해 텍스트 분류 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
• Google Cloud 파이프라인 구성요소를 사용하여 모델을 업로드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.

버전 기록 및 출시 노트

Google Cloud 파이프라인 구성요소 SDK의 버전 기록 및 변경사항을 자세히 알아보려면 Google Cloud 파이프라인 구성요소 SDK 출시 노트를 참고하세요.

기술 지원 담당자

궁금한 점이 있으면 kubeflow-pipelines-components@google.com으로 문의해 주세요.