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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

Ce cours fait partie de Spécialisation "Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud"

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec En savoir plus

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

4 heures à compléter

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Explain the use cases that drive the adoption of ML Orchestration.
Describe how Vertex AI drives MLOps automation, reproducibility, and scaling.
Implement production-grade pipelines using Vertex AI’s no-code Template Gallery.
Build hybrid pipeline workflows with Kubeflow and pre-built GCP components.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : AI Workflows
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Automation
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Forecasting

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Google Cloud Platform

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 6 modules dans ce cours

Discover how to orchestrate ML workflows on Google Cloud. Explore the business drivers for orchestration and the technical architecture of Vertex AI Pipelines. Learn to create MLOps pipelines using a flexible, hybrid approach: utilize the no-code Template Gallery or construct custom workflows with the Kubeflow Pipelines (KFP) SDK and Google's pre-built components. Finally, accelerate your workflows using the Data Science Agent—an AI-powered collaborator that automates pipeline code generation.

This lesson guides learners through the course structure, which is built upon the transition from ad-hoc experimentation to robust, production-grade systems using Vertex AI Pipelines . It outlines the strategies for ML orchestration—ranging from no-code to hybrid pipelines—and introduces learners to the Data Science Agent for accelerating the automation of complex, deployable workflows .

Inclus

1 vidéo

Examine the operational bottlenecks complex ML processes and determine the need for automated reproducible workflows orchestration.

Inclus

4 vidéos1 devoir

Explore Vertex AI and the core mechanics of ML pipelines, including compilers, DAGs, runners, artifact passing, and metadata lineage.

Inclus

4 vidéos1 devoir

Optimize ML workflows using the "Hybrid" pipeline strategy. Evaluate specific workflow requirements to determine the balance between using Google’s validated Pre-built Component and creating custom Lightweight Python Components for proprietary logic.

Inclus

4 vidéos1 devoir1 élément d'application1 plugin

4 vidéosTotal 22 minutes

Using Google’s Pre-Built Components7 minutes
Building KFP Lightweight Components7 minutes
Optimize Your Workflow: The Hybrid Approach5 minutes
Summary3 minutes

1 devoirTotal 6 minutes

Quiz-36 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

Lab: Building End to End MLOps Pipelines using Vertex AI60 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Accessing and completing labs15 minutes

Leverage the Data Science Agent to automate code generation and troubleshoot architectural errors using the Context-Task-Constraint (CTC) prompt engineering framework.

Inclus

3 vidéos1 devoir1 élément d'application

This lesson summarizes the course by addressing the transition from ad-hoc notebooks to robust, production-grade systems using Vertex AI Pipelines . It reviews the core concepts of ML Orchestration and Hybrid Pipelines, highlights tools like Google's pre-built components and the Kubeflow SDK, and recaps technologies such as the Data Science Agent for automating complex challenges like media sales forecasting and customer churn prediction .

Inclus

1 vidéo1 lecture

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Instructeur

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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.