Vertex AI AutoML 元件

AutoML TrainingPipeline 資源會協調與 AutoML 模型訓練相關的工作。這個資源一律會執行訓練工作，並可視需要從 Vertex AI Dataset 匯出資料，讓資料成為訓練輸入內容、將模型上傳至 Vertex AI，然後評估模型。如要瞭解 Vertex AI 中的 AutoML 訓練，請參閱 AutoML 訓練說明文件。如要瞭解與資料集相關的 Google Cloud 管道元件，請參閱「資料集元件」。

Google Cloud SDK 包含下列與 AutoML 模型和工作流程相關的運算子：

與 AutoML 預測相關的運算子

• ProphetTrainerOp

與 AutoML 表格型模型相關的運算子

• CvTrainerOp
• EnsembleOp
• FinalizerOp
• InfraValidatorOp
• SplitMaterializedDataOp
• Stage1TunerOp
• StatsAndExampleGenOp
• TrainingConfiguratorAndValidatorOp
• TransformOp

與 AutoML model 資源建立相關的運算子

• AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
• AutoMLImageTrainingJobRunOp
• AutoMLTabularTrainingJobRunOp
• AutoMLTextTrainingJobRunOp
• AutoMLVideoTrainingJobRunOp

進一步瞭解如何訓練及使用您自己的 AutoML 模型。

API 參考資料

• 如需 AutoML 元件參考資料，請參閱 Google Cloud AutoML 元件 SDK 參考資料。

• 如需 Vertex AI API 參考資料，請參閱下列 API 參考資料頁面：

  • Dataset 資源

  • TrainingPipeline 資源

教學課程

• 瞭解如何使用 Google Cloud 管道元件，透過 Vertex AI AutoML 訓練圖片分類模型。
• 瞭解如何使用 Google Cloud 管道元件，搭配表格資料和 Vertex AI AutoML 訓練分類模型。
• 瞭解如何使用 Google Cloud 管道元件，搭配表格資料和 Vertex AI AutoML 訓練線性迴歸模型。
• 瞭解如何使用 Google Cloud 管道元件，透過 Vertex AI AutoML 訓練文字分類模型。
• 瞭解如何使用 Google Cloud 管道元件上傳及部署模型。

版本記錄和版本資訊

如要進一步瞭解 Google Cloud Pipeline Components SDK 的版本歷史記錄和變更，請參閱 Google Cloud Pipeline Components SDK 版本資訊。

技術支援聯絡人

如有任何疑問，請來信至 kubeflow-pipelines-components@google.com。