המשאב TrainingPipeline AutoML מתזמן משימות שקשורות לאימון מודל AutoML. המשאב הזה תמיד מבצע את משימת האימון, ויכול גם לייצא נתונים מ-Gemini Enterprise Agent Platform Dataset (שמשמשים כקלט לאימון), להעלות את המודל ל-Gemini Enterprise Agent Platform ולהעריך את המודל. מידע על אימון AutoML ב-Agent Platform זמין במסמכי התיעוד בנושא אימון AutoML. מידע על Cloud de Confiance by S3NS רכיבי צינורות שקשורים למערכי נתונים זמין במאמר רכיבי מערכי נתונים.
Cloud de Confiance by S3NS SDK כולל את האופרטורים הבאים שקשורים למודלים ולתהליכי עבודה של AutoML:
אופרטורים שקשורים לחיזוי AutoML
אופרטורים שקשורים למודלים של טבלאות של AutoML
-
CvTrainerOp -
EnsembleOp -
FinalizerOp -
InfraValidatorOp -
SplitMaterializedDataOp -
Stage1TunerOp -
StatsAndExampleGenOp -
TrainingConfiguratorAndValidatorOp -
TransformOp
אופרטורים שקשורים ליצירת משאבי AutoML model
-
AutoMLForecastingTrainingJobRunOp -
AutoMLImageTrainingJobRunOp -
AutoMLTabularTrainingJobRunOp -
AutoMLTextTrainingJobRunOp
מידע נוסף על אימון מודלים של AutoML ושימוש בהם
הפניית API
למידע על רכיבי AutoML, ראו Cloud de Confiance by S3NS הפניה ל-SDK של רכיבי AutoML.
למידע על Agent Platform API, אפשר לעיין בדפי ההפניה הבאים של ה-API:
מדריכים
- איך משתמשים ברכיבי צינור העיבוד כדי לאמן מודל לסיווג תמונות באמצעות Gemini Enterprise Agent Platform AutoML Cloud de Confiance
- איך משתמשים ברכיבי צינור העיבוד Cloud de Confiance כדי לאמן מודל סיווג באמצעות נתונים טבלאיים ו-Gemini Enterprise Agent Platform AutoML
- איך משתמשים ברכיבי פייפליין כדי לאמן מודל רגרסיה לינארית באמצעות נתונים טבלאיים ו-AutoML של Gemini Enterprise Agent Platform Cloud de Confiance
- איך משתמשים ברכיבי צינור עיבוד הנתונים Cloud de Confiance כדי לאמן מודל לסיווג טקסט באמצעות Gemini Enterprise Agent Platform AutoML
- איך משתמשים ברכיבי צינורות Cloud de Confiance להעלאה ולפריסה של מודל
היסטוריית גרסאות ונתוני גרסה
מידע נוסף על היסטוריית הגרסאות והשינויים ב- Cloud de Confiance by S3NS Pipeline Components SDK זמין בהערות לגבי הגרסה של Pipeline Components SDK.Cloud de Confiance by S3NS
אנשי קשר לתמיכה טכנית
אם יש לכם שאלות, אפשר לפנות אל kubeflow-pipelines-components@google.com.