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.
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
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Generative AI Agents
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Automation
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Agentic Workflows
- Catégorie : AI Workflows
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
avril 2026
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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