Cloud de Confiance by S3NS パイプライン コンポーネントの概要

パイプライン コンポーネント（GCPC）SDK には、本番環境の品質、パフォーマンス、使いやすさを備えた一連のビルド済み Kubeflow パイプライン コンポーネントが備わっています。 Cloud de Confiance by S3NS パイプライン コンポーネントを使用して、Kubeflow Pipelines を遵守する Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines やその他の ML パイプライン実行バックエンドで ML パイプラインを定義して実行できます。 Cloud de Confiance by S3NS

たとえば、コンポーネントを使用して、以下の処理を行うことができます。

  • 新しいデータセットを作成し、さまざまな種類のデータ（画像、表形式、テキスト、動画）を読み込む。
  • データセットから Cloud Storage にデータをエクスポートする。
  • AutoML で、画像、表形式、動画のデータを使用してモデルをトレーニングする。
  • カスタム コンテナまたは Python パッケージを使用して、カスタム トレーニング ジョブを実行する。
  • 既存のモデルを Gemini Enterprise Agent Platform にアップロードしてバッチ予測をアップロードする。
  • 新しいエンドポイントを作成し、オンライン予測に使用するモデルをデプロイする。

また、 Cloud de Confiance by S3NS パイプライン コンポーネントは Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines でこれらの事前構築済みコンポーネント をサポートしており、次のような利点があります。

  • デバッグが容易: コンポーネントから起動された基盤となるリソースを確認できるので、デバッグを容易に行うことができます。
  • 標準化されたアーティファクト タイプ: 入出力に標準のアーティファクト タイプを使用する一貫したインターフェースが提供されます。Vertex ML Metadata はこれらの標準アーティファクトを追跡するため、パイプラインのアーティファクトのリネージを簡単に分析できます。アーティファクトのリネージの詳細については、パイプライン アーティファクトのリネージの追跡をご覧ください。
  • 請求ラベルによるパイプライン費用について理解する: リソースラベルは、パイプライン実行の Cloud de Confiance by S3NS パイプライン コンポーネントによって生成された Cloud de Confiance by S3NS サービスに自動的に伝播されます。BigQuery に Cloud Billing をエクスポートするときに合わせて課金ラベルを使用すると、パイプライン実行の費用を確認できます。ラベルを使用してパイプライン実行のコストを理解するには、パイプラインの実行費用を理解するをご覧ください。パイプラインの実行から Cloud de Confiance by S3NS パイプライン コンポーネントによって生成されたリソースにラベルが伝播される方法の詳細については、Vertex AI Pipelines によるリソースのラベル付けをご覧ください。
  • 費用対効果*: Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines は、コンテナを起動せずに リソースを起動することで、これらのコンポーネントの実行を最適化します。 Cloud de Confiance by S3NS これにより、起動時のレイテンシが短縮され、ビジー待機中のコンテナの費用を抑えることができます。
* この機能は、次のコンポーネントにのみ適用されます。
  • CustomTrainingJobOp
  • WaitGcpResourcesOp（Dataflow 用）
  • DataflowPythonJobOp

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