Introducción a Vertex AI Model Registry

Vertex AI Model Registry es un repositorio central en el que puedes administrar el ciclo de vida de los modelos de AA. En Model Registry, tienes una descripción general de tus modelos para que puedas organizar mejor, hacer un seguimiento y entrenar versiones nuevas. Cuando tengas una versión del modelo que desees implementar, puedes asignarla a un extremo directamente desde el registro o, si usas alias, implementar modelos en un extremo.

Vertex AI Model Registry es compatible con modelos personalizados y todos los tipos de datos de AutoML (texto, tabular, imagen y video). Model Registry también puede admitir modelos de BigQuery ML. Si tienes modelos entrenados en BigQuery ML, puedes registrarlos con Model Registry sin necesidad de exportarlos desde BigQuery ML ni importarlos al registro.

En la página de detalles de la versión del modelo, puedes evaluar, implementar en un extremo, configurar la predicción por lotes y ver detalles de modelos específicos. Vertex AI Model Registry proporciona una interfaz sencilla y optimizada para administrar e implementar tus mejores modelos en producción.

Flujo de trabajo común

Hay muchos flujos de trabajo válidos para trabajar en Model Registry. Para comenzar, es posible que desees seguir estos lineamientos para comprender qué puedes hacer en el Model Registry y en cual etapa de tu recorrido de entrenamiento de modelos.

  • Importa modelos a Model Registry.
  • Crea modelos nuevos, asigna una versión del modelo al alias predeterminado y esté listo para la producción.
  • Agrega otros alias o etiquetas para ayudarte a administrar y organizar tus modelos y sus versiones.
  • Implementa tus modelos en un extremo para la predicción en línea.
  • Ejecuta la predicción por lotes y comienza la canalización de evaluación del modelo.
  • Consulta los detalles del modelo y las métricas de rendimiento desde la página de detalles del modelo.

Para obtener más información sobre cómo integrar tus modelos de BigQuery ML en Vertex AI, consulta la documentación de BigQuery ML.

Busca y descubre modelos con el servicio de Data Catalog de Dataplex

El servicio de Data Catalog de Dataplex es un servicio de administración de metadatos completamente administrado y escalable que proporciona una ubicación centralizada para buscar modelos en proyectos y regiones.

Para obtener más información, consulta Usa Data Catalog para buscar recursos de modelos y conjuntos de datos.

¿Qué sigue?