airflow.providers.google.cloud.operators.automl¶

此模組包含 Google AutoML operators。

屬性¶

MetaData

類¶

`AutoMLTrainModelOperator`	建立 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLPredictOperator`	在 Google Cloud AutoML 上執行預測操作。
`AutoMLCreateDatasetOperator`	建立 Google Cloud AutoML 資料集。
`AutoMLImportDataOperator`	將資料匯入 Google Cloud AutoML 資料集。
`AutoMLTablesListColumnSpecsOperator`	列出表中的列規範。
`AutoMLTablesUpdateDatasetOperator`	更新資料集。
`AutoMLGetModelOperator`	獲取 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLDeleteModelOperator`	刪除 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLDeployModelOperator`	部署模型；如果模型已部署，則使用相同引數部署不會產生影響。
`AutoMLTablesListTableSpecsOperator`	列出資料集中的表規範。
`AutoMLListDatasetOperator`	列出專案中的 AutoML 資料集。
`AutoMLDeleteDatasetOperator`	刪除資料集及其所有內容。

模組內容¶

airflow.providers.google.cloud.operators.automl.MetaData[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLTrainModelOperator(*, model, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

建立 Google Cloud AutoML 模型。

警告

用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的 AutoMLTrainModelOperator 已被棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.auto_ml.CreateAutoMLTabularTrainingJobOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.auto_ml.CreateAutoMLVideoTrainingJobOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.auto_ml.CreateAutoMLImageTrainingJobOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.generative_model.SupervisedFineTuningTrainOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.translate.TranslateCreateModelOperator。

另請參閱

有關如何使用此 operator 的更多資訊，請參閱指南：模型操作

引數：

model (dict) – 模型定義。
project_id (str) – 將建立模型的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('model', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

model[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLPredictOperator(*, model_id=None, endpoint_id=None, location, payload, operation_params=None, instances=None, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

在 Google Cloud AutoML 上執行預測操作。

警告

用於文字、影像和影片預測的 AutoMLPredictOperator 已被棄用。請改用 endpoint_id 引數而不是 model_id 引數。

另請參閱

有關如何使用此 operator 的更多資訊，請參閱指南：進行預測

引數：

model_id (str | None) – 請求用於批次預測的模型名稱。
endpoint_id (str | None) – 用於預測的 endpoint 名稱。
payload (dict) – 用於預測的模型名稱。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
operation_params (dict[str, str] | None) – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('model_id', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

model_id = None[source]¶

endpoint_id = None[source]¶

operation_params = None[source]¶

instances = None[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

payload[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

property hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.automl.CloudAutoMLHook | airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.prediction_service.PredictionServiceHook[source]¶

property model: google.cloud.automl_v1beta1.Model | None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLCreateDatasetOperator(*, dataset, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

建立 Google Cloud AutoML 資料集。

用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的 AutoMLCreateDatasetOperator 已被棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.CreateDatasetOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.translate.TranslateCreateDatasetOperator。

另請參閱

有關如何使用此 operator 的更多資訊，請參閱指南：建立資料集

引數：

dataset (dict) – 要建立的資料集。如果提供 dict，則其形式必須與 protobuf 訊息 Dataset 相同。
project_id (str) – 資料集所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

dataset[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLImportDataOperator(*, dataset_id, location, input_config, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

將資料匯入 Google Cloud AutoML 資料集。

警告

AutoMLImportDataOperator 用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的功能已棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.ImportDataOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：建立資料集

引數：

dataset_id (str) – 要更新的資料集的 ID。
input_config (dict) – 期望的輸入位置及其領域特定的語義（如果有）。如果提供字典，則其形式必須與 protobuf 訊息 InputConfig 相同。
project_id (str) – 資料集所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset_id', 'input_config', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

dataset_id[source]¶

input_config[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLTablesListColumnSpecsOperator(*, dataset_id, table_spec_id, location, field_mask=None, filter_=None, page_size=None, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

列出表中的列規範。

警告

Operator AutoMLTablesListColumnSpecsOperator 已因 AutoML Tables 舊版本於 2024 年 3 月 31 日關停而棄用。更多資訊請參閱：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：列出表和列規範

引數：

dataset_id (str) – 資料集的名稱。
table_spec_id (str) – 用於路徑構建器的 table_spec_id。
field_mask (dict | None) – 指定要讀取哪些欄位的掩碼。如果提供字典，其形式必須與 protobuf 訊息 google.cloud.automl_v1beta1.types.FieldMask 相同
filter – 過濾表示式，請參閱 go/filtering。
page_size (int | None) – 底層 API 響應中包含的最大資源數。如果按資源執行頁面流式傳輸，此引數不影響返回值。如果按頁面執行頁面流式傳輸，此引數確定頁面中的最大資源數。
project_id (str) – 資料集所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset_id', 'table_spec_id', 'field_mask', 'filter_', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

dataset_id[source]¶

table_spec_id[source]¶

field_mask = None[source]¶

filter_ = None[source]¶

page_size = None[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLTablesUpdateDatasetOperator(*, dataset, location, update_mask=None, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

更新資料集。

警告

Operator AutoMLTablesUpdateDatasetOperator 已因 AutoML Tables 舊版本於 2024 年 3 月 31 日關停而棄用。更多資訊請參閱：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.UpdateDatasetOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：建立資料集

引數：

dataset (dict) – 在伺服器上替換資源的那個資料集。如果提供字典，其形式必須與 protobuf 訊息 Dataset 相同。
update_mask (dict | None) – 應用於資源的更新掩碼。如果提供字典，其形式必須與 protobuf 訊息 FieldMask 相同。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset', 'update_mask', 'location', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

dataset[source]¶

update_mask = None[source]¶

location[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLGetModelOperator(*, model_id, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

獲取 Google Cloud AutoML 模型。

警告

AutoMLGetModelOperator 用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的功能已棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.model_service.GetModelOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：模型操作

引數：

model_id (str) – 請求用於提供預測的模型的名稱。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('model_id', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

model_id[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLDeleteModelOperator(*, model_id, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

刪除 Google Cloud AutoML 模型。

警告

AutoMLDeleteModelOperator 適用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的功能已被棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.model_service.DeleteModelOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：模型上的操作

引數：

model_id (str) – 請求用於提供預測的模型的名稱。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('model_id', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

model_id[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLDeployModelOperator(*, model_id, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, image_detection_metadata=None, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

部署模型；如果模型已部署，則使用相同引數部署不會產生影響。

使用不同的引數（例如更改 node_number）進行部署將重置部署狀態，而不會中斷 model_id 的可用性。

僅適用於文字分類、影像物件檢測和表格；所有其他領域都會自動管理部署。

警告

由於舊版 AutoML Natural Language、Vision、Video Intelligence 已於 2024 年 3 月 31 日關閉，AutoMLDeployModelOperator Operator 已被棄用。更多資訊請參閱：https://cloud.google.com/vision/automl/docs/deprecations。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.endpoint_service.DeployModelOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：模型上的操作

引數：

model_id (str) – 要部署的模型名稱。
image_detection_metadata (dict | None) – 影像物件檢測特有的模型部署元資料。如果提供的是 dict，則其形式必須與 protobuf 訊息 ImageObjectDetectionModelDeploymentMetadata 相同
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
params – 用於預測的附加領域特定引數。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (collections.abc.Sequence[tuple[str, str]]) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('model_id', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

model_id[source]¶

image_detection_metadata = None[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLTablesListTableSpecsOperator(*, dataset_id, location, page_size=None, filter_=None, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

列出資料集中的表規範。

警告

由於舊版 AutoML Tables 已於 2024 年 3 月 31 日關閉，AutoMLTablesListTableSpecsOperator Operator 已被棄用。更多資訊請參閱：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：列出表格和列規範

引數：

dataset_id (str) – 資料集的名稱。
filter – 過濾表示式，請參閱 go/filtering。
page_size (int | None) – 基礎 API 響應中包含的最大資源數。如果按資源進行頁面流式傳輸，此引數不會影響返回值。如果按頁面進行頁面流式傳輸，此引數決定了頁面中的最大資源數。
project_id (str) – Google Cloud 專案的 ID，資料集位於此專案中。如果為 None，則使用預設的 project_id。
location (str) – 專案位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset_id', 'filter_', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

dataset_id[source]¶

filter_ = None[source]¶

page_size = None[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLListDatasetOperator(*, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

列出專案中的 AutoML 資料集。

警告

AutoMLListDatasetOperator 適用於表格、影片智慧、視覺和自然語言的功能已被棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.ListDatasetsOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：列出和刪除資料集

引數：

project_id (str) – Google Cloud 專案的 ID，資料集位於此專案中。如果為 None，則使用預設的 project_id。
location (str) – 專案位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

operator_extra_links[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。

class airflow.providers.google.cloud.operators.automl.AutoMLDeleteDatasetOperator(*, dataset_id, location, project_id=PROVIDE_PROJECT_ID, metadata=(), timeout=None, retry=DEFAULT, gcp_conn_id='google_cloud_default', impersonation_chain=None, **kwargs)[source]¶

Bases: airflow.providers.google.cloud.operators.cloud_base.GoogleCloudBaseOperator

刪除資料集及其所有內容。

AutoMLDeleteDatasetOperator（用於表格、影片智慧、視覺和自然語言）已棄用且不再可用。請改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.DeleteDatasetOperator。

另請參閱

有關如何使用此 Operator 的更多資訊，請參閱指南：列出和刪除資料集

引數：

dataset_id (str | list[str]) – 要刪除的資料集 ID 的名稱、資料集 ID 列表或以逗號分隔的資料集 ID 字串。
project_id (str) – 資料集所在的 Google Cloud 專案 ID，如果為 None，則使用預設 project_id。
location (str) – 專案位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用於重試請求的重試物件。如果指定為 None，則不重試請求。
timeout (float | None) – 等待請求完成的時間（秒）。請注意，如果指定了 retry，則超時應用於每次單獨嘗試。
metadata (MetaData) – 提供給方法的附加元資料。
gcp_conn_id (str) – 用於連線到 Google Cloud 的連線 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可選的服務帳號，用於使用短期憑據模擬，或用於獲取列表中最後一個帳號的 access_token 的帳號鏈列表，該帳號鏈將在請求中被模擬。如果設定為字串，則原始帳號必須授予該帳號“服務帳號令牌建立者”IAM 角色。如果設定為序列，則列表中的身份必須向直接前一個身份授予“服務帳號令牌建立者”IAM 角色，列表中的第一個帳號將此角色授予原始帳號（模板化）。

template_fields: collections.abc.Sequence[str] = ('dataset_id', 'location', 'project_id', 'impersonation_chain')[source]¶

dataset_id[source]¶

location[source]¶

project_id = None[source]¶

metadata = ()[source]¶

timeout = None[source]¶

retry[source]¶

gcp_conn_id = 'google_cloud_default'[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

execute(context)[source]¶

建立 operator 時派生。

上下文與渲染 Jinja 模板時使用的字典相同。

有關更多上下文，請參閱 get_template_context。