ステップを実行する際に、それらを「インライン」でインストールする必要はありません。ベースのコンポーネントを構築する際も同じアプローチをとります。このコンポーネントは、統計情報を比較してデータセット間のドリフトを検出するものです。ライブラリを使用すると簡単です。呼び出しにより、そのフィールドのドリフトの異常が指定されたしきい値を超えているかどうかを判断します。ドキュメントを参照してください。ノートブックに記載されています)。トレーニングとサービングのワークフロー向けに構築済みのコンポーネントと関連付けて構築できます。コンポーネントは共有可能かつ再利用可能です。パイプライン構築のベースとして、いくつかの構築済みのコンポーネント(詳細についてはこちらを参照)を使用します。デプロイ」ワークフローをサポートするものです。オペレーションをインスタンス化します。パイプラインを定義します。ここではパイプライン全体については示しません。詳細については、ノートブックを参照してください。データの統計情報を生成します。データの統計情報)ステップからの出力を入力として受け入れています。serve_op(...)パイプラインの詳細すべてが示されているわけではありませんが、このパイプライン定義にはいくつかの条件式が含まれていることがわかるでしょう。パイプラインの一部は、「上流」ステップの出力が特定の条件を満たした場合にのみ実行されます。ステップを開始します(また、トレーニングが完了したら、その評価指標が特定のしきい値を満たす場合にのみサービング用のモデルをデプロイします)。条件式が反映されています。セットの統計情報がドリフト検出ステップ向けの入力として使用されていることがわかります。DAG以下に、進行中のパイプライン実行を示します。進行中のパイプライン実行。ノートブックを参照してください。イベントによってトリガーされるパイプライン実行このパイプラインを定義したら、次に、データセットの更新があったときに自動的にパイプラインを実行するようにすると便利です。これによって、データセットの更新があるたびに、データドリフトと必要に応じたモデルの(再)トレーニングの分析がトリガーされます。Functions(GCF)を使用してこれを行う方法をご紹介します。バケットに追加されたときにトリガーされる関数を設定します。Functions(GCF)の関数を定義し、デプロイします。「トリガー」バケットでファイルが作成または修正されるとトリガーされるようにします。ほとんどの場合、新しいファイルがデータセットに追加されるたびに新しいパイプライン実行を開始する必要はありません。これは、一般に、データセットを構成するファイルのコレクションについては、複数のファイルを一括で追加または更新するためです。これによって、不要なパイプライン実行がトリガーされてしまうためです。代わりに、新しいデータのバッチのアップロードが完了した後にパイプライン実行をトリガーします。ファイルの保存に使用されるバケットとは異なるものとするアプローチをとります。ファイル」には、更新されたデータセットのパスと、最後にトレーニングされたモデル向けに生成されたデータ統計情報ファイルへのパスが含まれているはずです。関数の実行がトリガーされます。