Vertex AI Pipelines 开源项目教程

Vertex AI Pipelines 开源项目教程

vertex-pipelines-end-to-end-samples项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-pipelines-end-to-end-samples

项目介绍

Vertex AI Pipelines 是 Google Cloud Platform 提供的一个机器学习工作流自动化工具。它利用 Kubeflow Pipelines v2 自定义组件，帮助用户实现端到端的自定义管道。该项目旨在通过示例和教程，指导用户如何使用 Vertex AI Pipelines 进行机器学习模型的训练、部署和监控。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了必要的 Python 依赖和设置了全局变量及认证信息。以下是一个基本的安装和设置步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-pipelines-end-to-end-samples.git
cd vertex-pipelines-end-to-end-samples

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置环境变量和认证
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="path/to/your/credentials.json"

编译和运行管道

使用 Kubeflow Pipelines SDK 编译管道，并将资产复制到 Cloud Storage 中。以下是一个示例代码：

# 编译管道
python -m kfp.v2.compiler --package-path pipelines/pipelines/xgboost/training/pipeline.py

# 复制资产到 Cloud Storage
gsutil cp -r assets gs://your-bucket-name/

# 触发管道
python pipelines/trigger/main.py --pipeline-id your-pipeline-id

应用案例和最佳实践

案例一：XGBoost 模型训练

在这个案例中，我们将使用 Vertex AI Pipelines 来训练一个 XGBoost 模型。以下是步骤：

1. 定义管道组件：编写 Python 函数，定义输入和输出。
2. 编译管道：使用 Kubeflow Pipelines SDK 编译管道。
3. 触发管道：通过脚本触发管道运行。

最佳实践

• 参数化管道：使用环境变量和输入参数来灵活配置管道。
• 版本控制：使用 Git 标签和提交哈希来管理管道的版本。
• 自动化测试：在 CI/CD 流程中集成管道测试，确保每次变更的正确性。

典型生态项目

Kubeflow Pipelines

Kubeflow Pipelines 是一个开源的机器学习模型管理工具，支持自定义组件和复杂的依赖管理。它是 Vertex AI Pipelines 的核心组件之一。

Terraform

Terraform 是一个基础设施即代码工具，用于定义和提供数据中心基础设施。在 Vertex AI Pipelines 中，Terraform 用于管理 Cloud Scheduler 作业和生产部署。

Google Cloud Storage

Google Cloud Storage 用于存储管道资产和中间结果，确保数据的安全和可访问性。

通过以上模块的介绍和实践，用户可以快速上手并深入了解 Vertex AI Pipelines 的使用和最佳实践。

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