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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

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

6 modules

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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 : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Automation
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Model Training

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Prompt Engineering
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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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

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

Google Cloud Training

Google Cloud

2 181 Cours4 212 065 apprenants

Offert par

Google Cloud

En savoir plus sur Software Development

Google Cloud
Vertex Pipelines: Qwik Start
Projet
Statut : Essai gratuit
Google Cloud
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
Cours
Statut : Essai gratuit
Google Cloud
Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud
Spécialisation
Google Cloud
Orchestrating a TFX Pipeline with Airflow
Projet

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