Dans le cours : L'essentiel de Vertex AI
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Exécuter un pipeline
Dans le cours : L'essentiel de Vertex AI
Exécuter un pipeline
On va continuer et, cette fois, nous allons rajouter du code afin d'exécuter notre pipeline. Pour commencer, on va créer un client, api_client = AIPlatformClient, et on lui donne le PROJECT_ID et la région. PROJECT_ID, pour rappel, c'est ce que nous avions créé ici. PROJECT_ID correspond à l'id du projet dans lequel il y a ce Workbench, mais on peut évidemment mettre un autre id de projet avec la bonne région. Pour nous, en ce qui me concerne, la région c'est europe-west 9, correspondant à la région parisienne. J'exécute ce bout de code. Voilà, c'est exécuté. Maintenant, j'ai enfin mon client, api_client, et on va rajouter response = api_ client.create_run_from_job_spec. On va créer une exécution de notre pipeline : job_spec_path = " intro_pipeline_ job.json. En exécutant ça, il va nous donner un lien qui va nous permettre d'accéder à l'exécution de notre pipeline. Mais, sans cliquer sur ce lien, si je reviens dans mon environnement Vertex AI, et que je vais dans Pipelines, pour…
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Table des matières
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Faire un tour d'horizon des fonctionnalités de Vertex AI2 m 40 s
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Découvrir le Model Garden de vertex AI5 m 22 s
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Utiliser un modèle de génération de texte à partir de Model Garden4 m 31 s
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Utiliser un modèle de génération d'images via des prompts à partir de Model Garden4 m 33 s
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Créer un Bucket dans Vertex AI4 m 11 s
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Installer l'environnement de travail pour la création d'un pipeline3 m 26 s
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Définir une étape d'un pipeline4 m 47 s
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Ajouter des étapes dans un pipeline4 m 29 s
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Compiler un pipeline4 m 32 s
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Exécuter un pipeline3 m 32 s
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Visualiser les résultats d'un pipeline3 m 51 s
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