Administra versiones del entorno de ejecución

AI Platform Prediction usa imágenes para configurar las VM que atienden las solicitudes de entrenamiento y predicción en la nube. Estas imágenes contienen el sistema operativo base, los paquetes de tecnología principal, los paquetes de pip (bibliotecas de Python) y los paquetes de sistema operativo. Las imágenes se actualizan de forma periódica a fin de que incluyan las características y las mejoras nuevas. El control de versiones de AI Platform Prediction te permite seleccionar la configuración adecuada para trabajar con tu modelo.

Notas importantes sobre el control de versiones

  • Siempre debes probar los modelos y trabajos de entrenamiento a fondo cuando cambias a una nueva versión del entorno de ejecución, sin importar si se trata de una actualización principal o secundaria.
  • AI Platform Prediction admite cada versión del entorno de ejecución durante 12 meses a partir de su lanzamiento. Después del período de 12 meses, ya no podrás crear trabajos de entrenamiento, trabajos de predicción por lotes ni versiones de modelos que usen esa versión del entorno de ejecución.

    A los veinticuatro meses del lanzamiento de la versión del entorno de ejecución, AI Platform Prediction borra todas las versiones de modelos que usan la versión del entorno de ejecución.

    Obtén más información sobre el plazo de disponibilidad de las versiones del entorno de ejecución.

Información sobre los números de versión

Las imágenes que usa AI Platform Prediction corresponden a su versión del entorno de ejecución. La versión del entorno de ejecución usa el siguiente formato:

major_version.minor_version

Versiones principales y secundarias

Se crean versiones principales y secundarias de forma periódica para incorporar una o más de las siguientes opciones:

  • Actualizaciones de lo siguiente
      :
    • Sistema operativo
    • Marcos de trabajo de aprendizaje automático compatibles
  • Cambios o actualizaciones de las funciones de AI Platform Prediction

Una versión principal nueva puede incluir cambios rotundos que requieran actualizaciones del código escrito para las versiones anteriores. Una versión secundaria nueva no debería incluir cambios rotundos y debería ser compatible con todas las variaciones de la misma versión principal.

Cómo seleccionar versiones del entorno de ejecución

Asegúrate de seleccionar la versión del entorno de ejecución que admita las últimas versiones de tu framework de aprendizaje automático y otros paquetes que uses.

La versión más antigua del entorno de ejecución de AI Platform Prediction que proporciona compatibilidad con scikit-learn y XGBoost es la versión 1.4.

Puedes ver los detalles de cada versión en la lista de versiones de AI Platform Prediction.

Versiones del entorno de ejecución para la predicción en línea

Cuando creas una versión del modelo, asegúrate de especificar la versión del entorno de ejecución que deseas usar para las solicitudes de predicción en línea. Si la versión del entorno de ejecución predeterminada de la versión de tu modelo no es correcta, crea una versión del modelo nueva con la versión del entorno de ejecución correcta.

Las solicitudes de predicción en línea siempre usan la versión del entorno de ejecución predeterminada de la versión del modelo. No puedes especificar una versión del entorno de ejecución para anular esto en tu solicitud de predicción en línea.

Configura la versión del entorno de ejecución

Asegúrate de especificar una versión del entorno de ejecución cuando crees una versión de modelo implementado a partir de un modelo entrenado. Esto configura la versión del entorno de ejecución predeterminada para solicitudes de predicción por lotes y en línea.

.

gcloud

Usa la marca --runtime-version cuando ejecutes el comando gcloud ai-platform versions create:

gcloud ai-platform versions create version_name \
    --model model_name \
    --origin gs://my/trained/model/path \
    --runtime-version 2.2 \
    --python-version 3.7

Python

Configura runtimeVersion cuando definas el recurso Version:

versionDef = {'name' = 'v1',
    'description' = 'The first iteration of the completely_made_up model',
    'deploymentUri' = 'gs://my/model/output/directory',
    'runtimeVersion' = '2.2',
    'pythonVersion': '3.7'}
 

Configura la versión del entorno de ejecución para la predicción por lotes

Puedes especificar una versión del entorno de ejecución para usarla cuando crees un trabajo de predicción por lotes. De lo contrario, AI Platform Prediction usa la versión predeterminada del entorno de ejecución que está configurada en la versión del modelo.

gcloud

Usa la marca --runtime-version cuando ejecutes el comando gcloud ai-platform jobs submit prediction:

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

Configura el runtimeVersion como PredictionInput:

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'}}

Próximos pasos