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

此模块包含 Google AutoML operators。

属性¶

MetaData

类¶

`AutoMLTrainModelOperator`	创建 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLPredictOperator`	在 Google Cloud AutoML 上运行预测操作。
`AutoMLCreateDatasetOperator`	创建 Google Cloud AutoML 数据集。
`AutoMLImportDataOperator`	将数据导入 Google Cloud AutoML 数据集。
`AutoMLTablesListColumnSpecsOperator`	列出表中的列规范。
`AutoMLTablesUpdateDatasetOperator`	更新数据集。
`AutoMLGetModelOperator`	获取 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLDeleteModelOperator`	删除 Google Cloud AutoML 模型。
`AutoMLDeployModelOperator`	部署模型；如果模型已部署，则使用相同参数部署不会产生影响。
`AutoMLTablesListTableSpecsOperator`	列出数据集中的表规范。
`AutoMLListDatasetOperator`	列出项目中的 AutoML 数据集。
`AutoMLDeleteDatasetOperator`	删除数据集及其所有内容。

模块内容¶

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

创建 Google Cloud AutoML 模型。

警告

用于表格、视频智能、视觉和自然语言的 AutoMLTrainModelOperator 已被弃用且不再可用。请改用 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。

另请参阅

有关如何使用此 operator 的更多信息，请参阅指南：模型操作

参数：

model (dict) – 模型定义。
project_id (str) – 将创建模型的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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 上运行预测操作。

警告

用于文本、图像和视频预测的 AutoMLPredictOperator 已被弃用。请改用 endpoint_id 参数而不是 model_id 参数。

另请参阅

有关如何使用此 operator 的更多信息，请参阅指南：进行预测

参数：

model_id (str | None) – 请求用于批量预测的模型名称。
endpoint_id (str | None) – 用于预测的 endpoint 名称。
payload (dict) – 用于预测的模型名称。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
operation_params (dict[str, str] | None) – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

创建 Google Cloud AutoML 数据集。

用于表格、视频智能、视觉和自然语言的 AutoMLCreateDatasetOperator 已被弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.CreateDatasetOperator、airflow.providers.google.cloud.operators.translate.TranslateCreateDatasetOperator。

另请参阅

有关如何使用此 operator 的更多信息，请参阅指南：创建数据集

参数：

dataset (dict) – 要创建的数据集。如果提供 dict，则其形式必须与 protobuf 消息 Dataset 相同。
project_id (str) – 数据集所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

将数据导入 Google Cloud AutoML 数据集。

警告

AutoMLImportDataOperator 用于表格、视频智能、视觉和自然语言的功能已弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.ImportDataOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：创建数据集

参数：

dataset_id (str) – 要更新的数据集的 ID。
input_config (dict) – 期望的输入位置及其领域特定的语义（如果有）。如果提供字典，则其形式必须与 protobuf 消息 InputConfig 相同。
project_id (str) – 数据集所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

列出表中的列规范。

警告

Operator AutoMLTablesListColumnSpecsOperator 已因 AutoML Tables 旧版本于 2024 年 3 月 31 日关停而弃用。更多信息请参阅：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：列出表和列规范

参数：

dataset_id (str) – 数据集的名称。
table_spec_id (str) – 用于路径构建器的 table_spec_id。
field_mask (dict | None) – 指定要读取哪些字段的掩码。如果提供字典，其形式必须与 protobuf 消息 google.cloud.automl_v1beta1.types.FieldMask 相同
filter – 过滤表达式，请参阅 go/filtering。
page_size (int | None) – 底层 API 响应中包含的最大资源数。如果按资源执行页面流式传输，此参数不影响返回值。如果按页面执行页面流式传输，此参数确定页面中的最大资源数。
project_id (str) – 数据集所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

更新数据集。

警告

Operator AutoMLTablesUpdateDatasetOperator 已因 AutoML Tables 旧版本于 2024 年 3 月 31 日关停而弃用。更多信息请参阅：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.UpdateDatasetOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：创建数据集

参数：

dataset (dict) – 在服务器上替换资源的那个数据集。如果提供字典，其形式必须与 protobuf 消息 Dataset 相同。
update_mask (dict | None) – 应用于资源的更新掩码。如果提供字典，其形式必须与 protobuf 消息 FieldMask 相同。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

获取 Google Cloud AutoML 模型。

警告

AutoMLGetModelOperator 用于表格、视频智能、视觉和自然语言的功能已弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.model_service.GetModelOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：模型操作

参数：

model_id (str) – 请求用于提供预测的模型的名称。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

删除 Google Cloud AutoML 模型。

警告

AutoMLDeleteModelOperator 适用于表格、视频智能、视觉和自然语言的功能已被弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.model_service.DeleteModelOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：模型上的操作

参数：

model_id (str) – 请求用于提供预测的模型的名称。
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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，则使用相同参数部署不会产生影响。

使用不同的参数（例如更改 node_number）进行部署将重置部署状态，而不会中断 model_id 的可用性。

仅适用于文本分类、图像对象检测和表格；所有其他领域都会自动管理部署。

警告

由于旧版 AutoML Natural Language、Vision、Video Intelligence 已于 2024 年 3 月 31 日关闭，AutoMLDeployModelOperator Operator 已被弃用。更多信息请参阅：https://cloud.google.com/vision/automl/docs/deprecations。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.endpoint_service.DeployModelOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：模型上的操作

参数：

model_id (str) – 要部署的模型名称。
image_detection_metadata (dict | None) – 图像对象检测特有的模型部署元数据。如果提供的是 dict，则其形式必须与 protobuf 消息 ImageObjectDetectionModelDeploymentMetadata 相同
project_id (str) – 模型所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
params – 用于预测的附加领域特定参数。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (collections.abc.Sequence[tuple[str, str]]) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

列出数据集中的表规范。

警告

由于旧版 AutoML Tables 已于 2024 年 3 月 31 日关闭，AutoMLTablesListTableSpecsOperator Operator 已被弃用。更多信息请参阅：https://cloud.google.com/automl-tables/docs/deprecations。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：列出表格和列规范

参数：

dataset_id (str) – 数据集的名称。
filter – 过滤表达式，请参阅 go/filtering。
page_size (int | None) – 基础 API 响应中包含的最大资源数。如果按资源进行页面流式传输，此参数不会影响返回值。如果按页面进行页面流式传输，此参数决定了页面中的最大资源数。
project_id (str) – Google Cloud 项目的 ID，数据集位于此项目中。如果为 None，则使用默认的 project_id。
location (str) – 项目位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

列出项目中的 AutoML 数据集。

警告

AutoMLListDatasetOperator 适用于表格、视频智能、视觉和自然语言的功能已被弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.ListDatasetsOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：列出和删除数据集

参数：

project_id (str) – Google Cloud 项目的 ID，数据集位于此项目中。如果为 None，则使用默认的 project_id。
location (str) – 项目位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 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

删除数据集及其所有内容。

AutoMLDeleteDatasetOperator（用于表格、视频智能、视觉和自然语言）已弃用且不再可用。请改用 airflow.providers.google.cloud.operators.vertex_ai.dataset.DeleteDatasetOperator。

另请参阅

有关如何使用此 Operator 的更多信息，请参阅指南：列出和删除数据集

参数：

dataset_id (str | list[str]) – 要删除的数据集 ID 的名称、数据集 ID 列表或以逗号分隔的数据集 ID 字符串。
project_id (str) – 数据集所在的 Google Cloud 项目 ID，如果为 None，则使用默认 project_id。
location (str) – 项目位置。
retry (google.api_core.retry.Retry | google.api_core.gapic_v1.method._MethodDefault) – 用于重试请求的重试对象。如果指定为 None，则不重试请求。
timeout (float | None) – 等待请求完成的时间（秒）。请注意，如果指定了 retry，则超时应用于每次单独尝试。
metadata (MetaData) – 提供给方法的附加元数据。
gcp_conn_id (str) – 用于连接到 Google Cloud 的连接 ID。
impersonation_chain (str | collections.abc.Sequence[str] | None) – 可选的服务帐号，用于使用短期凭据模拟，或用于获取列表中最后一个帐号的 access_token 的帐号链列表，该帐号链将在请求中被模拟。如果设置为字符串，则原始帐号必须授予该帐号“服务帐号令牌创建者”IAM 角色。如果设置为序列，则列表中的身份必须向直接前一个身份授予“服务帐号令牌创建者”IAM 角色，列表中的第一个帐号将此角色授予原始帐号（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]¶

创建 operator 时派生。

上下文与渲染 Jinja 模板时使用的字典相同。

有关更多上下文，请参阅 get_template_context。