Laufzeitversionen verwalten

Bei AI Platform Prediction werden die VMs, die Ihre Trainings- und Vorhersageanfragen in der Cloud ausführen, mit Images konfiguriert. Diese Images enthalten das Basisbetriebssystem, Kerntechnologiepakete, pip-Pakete (Python-Bibliotheken) und Betriebssystempakete. Die Images werden regelmäßig aktualisiert, um neue Verbesserungen und Funktionen einzubinden. Die Versionsverwaltung von AI Platform Prediction ermöglicht Ihnen die Auswahl der passenden Konfiguration für Ihr Modell.

Wichtige Hinweise zu Versionen

  • Testen Sie die Trainingsjobs und Modelle immer gründlich, nachdem Sie auf eine neue Laufzeitversion umgestellt haben, unabhängig davon, ob es sich um eine Haupt- oder Nebenversion handelt.

  • AI Platform Prediction unterstützt alle Laufzeitversionen nach ihrer Veröffentlichung zwölf Monate lang. Nach Ablauf der zwölf Monate können Sie keine Trainingsjobs, Batchvorhersagejobs oder Modellversionen mehr erstellen, die die Laufzeitversion verwenden.

    24 Monate nach der Veröffentlichung der Laufzeitversion löscht AI Platform Prediction alle Modellversionen, die die Laufzeitversion verwenden.

    Weitere Informationen zur zeitlichen Verfügbarkeit für Laufzeitversionen

Informationen zu Versionsnummern

Die Images, die von AI Platform Prediction verwendet werden, entsprechen der Laufzeitversion von AI Platform Prediction. Für die Laufzeitversion gilt das folgende Format:

major_version.minor_version

Haupt- und Nebenversionen

Neue Haupt- und Nebenversionen werden regelmäßig für mindestens einen der folgenden Zwecke erstellt:

  • Releases für:
    • Betriebssystem
    • Unterstützte Frameworks für maschinelles Lernen
  • Änderungen oder Aktualisierungen der Funktionen von AI Platform Prediction

Eine neue Hauptversion kann wichtige Änderungen enthalten, sodass Code, der für Vorgängerversionen geschrieben wurde, aktualisiert werden muss. Neue Nebenversionen sollten keine wichtigen Änderungen enthalten und mit allen Varianten derselben Hauptversion abwärtskompatibel sein.

Laufzeitversionen auswählen

Wählen Sie die Laufzeitversion aus, die die neuesten Versionen Ihres ML-Framework und anderer von Ihnen verwendeter Pakete unterstützt.

Version 1.4 ist die früheste AI Platform-Laufzeitversion, die Unterstützung für scikit-learn und XGBoost bietet.

Die Details der einzelnen Versionen finden Sie in der Versionsliste zu AI Platform Prediction.

Laufzeitversionen für die Onlinevorhersage

Achten Sie beim Erstellen Ihrer Modellversion darauf, die Laufzeitversion anzugeben, die Sie für Anfragen für Onlinevorhersagen verwenden möchten. Wenn die Standardlaufzeitversion der Modellversion ungültig ist, erstellen Sie eine neue Modellversion mit der richtigen Laufzeitversion.

Anfragen für eine Onlinevorhersage verwenden immer die Standardlaufzeitversion der Modellversion. Diese kann in der Anfrage für eine Onlinevorhersage nicht durch eine andere Laufzeitversion überschrieben werden.

Laufzeitversion festlegen

Wenn Sie eine bereitgestellte Modellversion aus einem trainierten Modell erstellen, müssen Sie eine Laufzeitversion angeben. Sie wird als Standardlaufzeitversion für Online- und Batchvorhersageanfragen festgelegt.

gcloud

Verwenden Sie das Flag --runtime-version, wenn Sie den Befehl gcloud ai-platform versions create ausführen:

gcloud ai-platform versions create version_name \
    --model model_name \
    --origin gs://my/trained/model/path \
    --runtime-version 2.11 \
    --python-version 3.7

Python

Legen Sie beim Definieren der Versionsressource die runtimeVersion fest:

versionDef = {'name' = 'v1',
    'description' = 'The first iteration of the completely_made_up model',
    'deploymentUri' = 'gs://my/model/output/directory',
    'runtimeVersion' = '2.11',
    'pythonVersion': '3.7'}

Laufzeitversion für die Batchvorhersage festlegen

Sie können die zu verwendende Laufzeitversion angeben, wenn Sie einen Batchvorhersagejob erstellen. Wenn Sie sie nicht angeben, verwendet AI Platform Prediction die in der Modellversion festgelegte Standard-Laufzeitversion.

gcloud

Verwenden Sie das Flag --runtime-version, wenn Sie den Befehl gcloud ai-platform jobs submit prediction ausführen:

gcloud ai-platform jobs submit prediction my_batch_job_333 \
    --model my_model \
    --input-paths gs://my/cloud/storage/data/path/* \
    --output-path gs://my/cloud/storage/data/output/path \
    --region us-central1 \
    --data-format text \
    --runtime-version 2.1

Python

Geben Sie unter PredictionInput runtimeVersion an:

body = {
    'jobId': 'my_batch_job_333',
    'predictionInput': {
        'dataFormat': 'JSON',
        'inputPaths': ['gs://my/cloud/storage/data/path/*'],
        'outputPath': 'gs://my/cloud/storage/data/output/path',
        'region': 'us-central1',
        'modelName': 'projects/my_project/models/my_model',
        'runtimeVersion': '2.1'}}

Nächste Schritte

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