Antarmuka untuk Vertex AI Pipelines

Halaman ini mencantumkan antarmuka yang dapat Anda gunakan untuk menentukan dan menjalankan pipeline ML di Vertex AI Pipelines.

Antarmuka untuk menentukan pipeline

Vertex AI Pipelines mendukung pipeline ML yang ditentukan menggunakan Kubeflow Pipelines (KFP) SDK atau TensorFlow Extended (TFX) SDK.

SDK Kubeflow Pipelines (KFP)

Logo Kubeflow Pipelines Gunakan KFP untuk semua kasus penggunaan yang tidak memerlukan TensorFlow Extended untuk memproses data terstruktur atau data teks dalam jumlah besar.

Vertex AI Pipelines mendukung KFP SDK v1.8 atau yang lebih baru. Namun, untuk menggunakan contoh kode dalam dokumentasi Vertex AI Pipelines, gunakan KFP SDK v2.

Saat menggunakan KFP SDK, Anda dapat menentukan alur kerja ML dengan membangun komponen kustom dan juga dengan menggunakan kembali komponen bawaan, sepertiGoogle Cloud Komponen Pipeline Google Cloud .Komponen Pipeline memungkinkan Anda menggunakan layanan Vertex AI seperti AutoML dengan mudah di pipeline ML Anda. Vertex AI Pipelines mendukung Google Cloud Pipeline Components SDK v2 atau yang lebih baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Google Cloud Komponen Pipeline, lihat Pengantar Google Cloud Komponen Pipeline.

Untuk mempelajari cara membangun pipeline menggunakan Kubeflow Pipelines, lihat Membangun pipeline. Untuk mempelajari lebih lanjut Kubeflow Pipelines, lihat dokumentasi Kubeflow Pipelines.

SDK TensorFlow Extended (TFX)

Logo TFX SDK Gunakan TFX jika Anda menggunakan TensorFlow Extended dalam alur kerja ML untuk memproses data terstruktur atau data teks berukuran terabyte. Vertex AI Pipelines mendukung TFX SDK v0.30.0 atau yang lebih baru.

Untuk mempelajari cara membangun pipeline ML menggunakan TFX, lihat bagian Tutorial memulai di TensorFlow Extended in Production tutorials.

Antarmuka untuk menjalankan pipeline

Setelah menentukan pipeline ML, Anda dapat membuat operasi pipeline ML menggunakan salah satu antarmuka berikut:

  • REST API

  • Klien SDK

  • Google Cloud console

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang antarmuka yang dapat Anda gunakan untuk berinteraksi dengan Vertex AI, lihat Antarmuka untuk Vertex AI.

REST API

Untuk membuat proses pipeline menggunakan REST, gunakan Pipelines service API. API ini menggunakan resource REST projects.locations.pipelineJobs.

Klien SDK

Dengan Vertex AI Pipelines, Anda dapat membuat proses pipeline menggunakan Vertex AI SDK untuk Python atau library klien.

Vertex AI SDK untuk Python

Vertex AI SDK for Python (aiplatform) adalah SDK yang direkomendasikan untuk bekerja dengan Pipelines Service API secara terprogram. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang SDK ini, lihat dokumentasi API untuk google.cloud.aiplatform.PipelineJob.

Library klien

Library klien adalah SDK Klien API yang Dibuat secara terprogram (GAPIC). Vertex AI Pipelines mendukung library klien berikut:

  • Python (aiplatform v1 dan v1beta1)

  • Java

  • Node.js

  • Go

Untuk informasi selengkapnya, lihat Menginstal library klien Vertex AI.

Google Cloud console (GUI)

Google Cloud adalah cara yang direkomendasikan untuk meninjau dan memantau eksekusi pipeline Anda. Anda juga dapat melakukan tugas lain menggunakan konsol Google Cloud , seperti membuat, menghapus, dan meng-clone proses pipeline, mengakses Galeri Template, serta mengambil label penagihan untuk proses pipeline.

Buka Pipelines di Google Cloud konsol

Langkah berikutnya