AutoML TrainingPipeline 리소스는 AutoML 모델 학습과 연관된 태스크를 조정합니다. 이 리소스는 항상 학습 태스크를 실행하고, 또한 선택적으로 학습 입력이 되는 Vertex AI Dataset에서 데이터를 내보내고, 모델을 Vertex AI에 업로드하고, 모델을 평가할 수 있습니다. Vertex AI의 AutoML 학습에 대한 자세한 내용은 AutoML 학습 문서를 참조하세요. 데이터 세트와 관련된 Google Cloud 파이프라인 구성요소에 대한 자세한 내용은 데이터 세트 구성요소를 참조하세요.
Google Cloud SDK에는 AutoML 모델 및 워크플로와 관련된 다음 연산자가 포함됩니다.
AutoML 예측과 관련된 연산자
AutoML 테이블 형식 모델과 관련된 연산자
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CvTrainerOp -
EnsembleOp -
FinalizerOp -
InfraValidatorOp -
SplitMaterializedDataOp -
Stage1TunerOp -
StatsAndExampleGenOp -
TrainingConfiguratorAndValidatorOp -
TransformOp
AutoML model 리소스 생성과 관련된 연산자
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AutoMLForecastingTrainingJobRunOp -
AutoMLImageTrainingJobRunOp -
AutoMLTabularTrainingJobRunOp -
AutoMLTextTrainingJobRunOp -
AutoMLVideoTrainingJobRunOp
API 참조
AutoML 구성요소 참조는 Google Cloud AutoML 구성요소 SDK 참조를 확인하세요.
Vertex AI API 리소스 참조는 다음 API 참조 페이지를 확인하세요.
튜토리얼
- Google Cloud 파이프라인 구성요소를 통해 Vertex AI AutoML을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
- Google Cloud 파이프라인 구성요소를 통해 테이블 형식 데이터 및 Vertex AI AutoML을 사용하여 분류 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
- Google Cloud 파이프라인 구성요소를 통해 테이블 형식 데이터와 Vertex AI AutoML을 사용하여 선형 회귀 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
- Google Cloud 파이프라인 구성요소를 통해 Vertex AI AutoML을 사용하여 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 참조하세요.
기술 지원 담당자
궁금한 점이 있으면 kubeflow-pipelines-components@google.com으로 문의해 주세요.