よって翻訳されました。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。VertexPipelinesを使用して実行します。PipelineTutorialで構築したTFXパイプラインに基づいています。TFXに精通しておらず、そのチュートリアルをまだ読んでいない場合は、このノートブックに進む前にチュートリアルを読む必要があります。PythonとTFXを使用してMLパイプラインを定義してから、GoogleCloudでパイプラインを実行できます。頂点パイプラインの詳細については、頂点パイプラインの概要を参照してください。GoogleColabまたはAIプラットフォームノートブックで実行することを目的としています。これらのいずれかを使用していない場合は、上の[GoogleColabで実行]ボタンをクリックするだけです。設定このノートブックを実行する前に、次のことを確認してください。CloudPlatformプロジェクト。CloudStorageバケット。バケットの作成に関するガイドを参照してください。VertexAIとCloudStorageAPIを有効にします。Vertexのドキュメントをご覧ください。PythonパッケージをインストールするTFXやKFPなどの必要なPythonパッケージをインストールして、MLパイプラインを作成し、VertexPipelinesにジョブを送信します。[ランタイムの再起動...]メニューを使用してランタイムを再起動する必要があります。これは、Colabがパッケージをロードする方法が原因です。Colabを使用していない場合は、次のセルでランタイムを再開できます。app.kernel.do_shutdown(True)このノートブックのためにGoogleにログインしますこのノートブックをColabで実行している場合は、ユーザーアカウントで認証します。auth.authenticate_user()AIプラットフォームノートブックを使用している場合は、次のセクションを実行する前に、GoogleCloudで認証してください。[新規]から開くことができます)。これは、ノートブックインスタンスごとに1回だけ実行する必要があります。パッケージのバージョンを確認してください。1.8.11変数を設定する以下のパイプラインをカスタマイズするために使用されるいくつかの変数を設定します。GCPプロジェクトID。プロジェクトIDの識別を参照してください。パイプラインを実行するGCPリージョン。VertexAIロケーションガイドを参照してください。StorageBucket。実行する前に、下のセルに必要な値を入力してください。parameters.プロジェクトを使用するようにgcloudを設定します。PipelineTutorialと同じPalmerPenguinsデータセットを使用します。このデータセットには、範囲[0,1]を持つようにすでに正規化されている4つの数値特徴があります。ペンギンのspeciesを予測する分類モデルを構築します。データセットの独自のコピーを作成する必要があります。ExampleGenはディレクトリから入力を読み取るため、ディレクトリを作成し、GCS上のそのディレクトリにデータセットをコピーする必要があります。"gs:///data/penguin-vertex-pipelines/".CSVファイルをざっと見てみましょう。"gs:///data/penguin-vertex-pipelines/penguins_processed.csv".プレースホルダー16パイプラインを作成するTFXパイプラインは、PythonAPIを使用して定義されます。CsvExampleGen、Trainer、Pusherの3つのコンポーネントで構成されるパイプラインを定義します。PipelineTutorialとほぼ同じです。MLメタデータデータベースの検索に使用されるmetadata_connection_configを設定する必要がないことです。Pipelinesはマネージドメタデータサービスを使用するため、ユーザーはそれを気にする必要はなく、パラメーターを指定する必要もありません。実際にパイプラインを定義する前に、まずトレーナーコンポーネントのモデルコードを作成する必要があります。モデルコードを記述します。PipelineTutorialと同じモデルコードを使用します。penguin_trainer.pyプレースホルダー19モジュールファイルをパイプラインコンポーネントからアクセスできるGCSにコピーします。モデルトレーニングはGCPで行われるため、このモデル定義をアップロードする必要があります。それ以外の場合は、モジュールファイルを含むコンテナイメージを作成し、そのイメージを使用してパイプラインを実行することをお勧めします。"gs:///pipeline_module/penguin-vertex-pipelines/".パイプライン定義を書くTFXパイプラインを作成する関数を定義します。components=components)頂点パイプラインでパイプラインを実行します。Tutorialでは、ローカル環境で実行されるLocalDagRunnerを使用しました。TFXは、パイプラインを実行するための複数のオーケストレーターを提供します。このチュートリアルでは、頂点パイプラインをKubeflowV2ダグランナーと一緒に使用します。実際にパイプラインを実行するためのランナーを定義する必要があります。APIを使用して、パイプラインをパイプライン定義形式にコンパイルします。serving_model_dir=SERVING_MODEL_DIR))生成された定義ファイルは、kfpクライアントを使用して送信できます。Pipelines]にアクセスして、進行状況を確認できます。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。