Addestramento con l'impiego dell'algoritmo NCF integrato

L'addestramento con algoritmi integrati in AI Platform Training ti consente di inviare il tuo set di dati e addestrare un modello senza scrivere codice di addestramento. Questa pagina spiega come funziona l'algoritmo NCF integrato e come utilizzarlo.

Panoramica

Questo algoritmo integrato esegue solo l'addestramento di:

  1. Addestramento: utilizzando il set di dati e i parametri del modello che hai fornito, AI Platform Training esegue l'addestramento utilizzando l'implementazione NCF di TensorFlow.

Limitazioni

Le seguenti funzionalità non sono supportate per l'addestramento con l'algoritmo NCF integrato:

  • Pre-elaborazione automatica dei dati Questa versione di NCF richiede che i dati di input siano sotto forma di TFRecords sia per l'addestramento che per l'output. È necessario creare un'applicazione di addestramento per gestire automaticamente l'input non formattato.

Tipi di macchine supportati

Sono supportati i seguenti livelli di scalabilità e tipi di macchine di AI Platform Training:

  • Livello di scalabilità BASIC
  • Livello di scalabilità BASIC_GPU
  • Livello di scalabilità BASIC_TPU
  • livello di scalabilità CUSTOM con uno dei tipi di macchine Compute Engine supportati da AI Platform Training.
  • livello di scalabilità CUSTOM con uno dei seguenti tipi di macchine legacy:
    • standard
    • large_model
    • complex_model_s
    • complex_model_m
    • complex_model_l
    • standard_gpu
    • standard_p100
    • standard_v100
    • large_model_v100
    • complex_model_m_gpu
    • complex_model_l_gpu
    • complex_model_m_p100
    • complex_model_m_v100
    • complex_model_l_v100
    • TPU_V2 (8 core)

È consigliabile utilizzare un tipo di macchina con accesso a TPU o GPU.

Formatta i dati di input

Assicurati che i dati di input e di valutazione siano sotto forma di TFRecord prima di addestrare il modello.

Controlla le autorizzazioni dei bucket Cloud Storage

Per archiviare i dati, utilizza un bucket Cloud Storage nello stesso progetto Google Cloud che stai utilizzando per eseguire i job di AI Platform Training. In caso contrario, concedi ad AI Platform Training l'accesso al bucket Cloud Storage in cui sono archiviati i tuoi dati.

Invia un job di addestramento NCF

Questa sezione spiega come inviare un job di addestramento utilizzando l'algoritmo NCF integrato.

Puoi trovare brevi spiegazioni di ciascun iperparametro all'interno della console Google Cloud e una spiegazione più completa nel riferimento per l'algoritmo NCF integrato.

Console

  1. Vai alla pagina Job di addestramento di AI Platform nella console Google Cloud:

    Pagina dei job di AI Platform Training

  2. Fai clic sul pulsante Nuovo job di addestramento. Dalle opzioni visualizzate di seguito, fai clic su Addestramento con algoritmi integrati.

  3. Nella pagina Crea un nuovo job di addestramento, seleziona NCF e fai clic su Avanti.

  4. Per scoprire di più su tutti i parametri disponibili, segui i link nella console Google Cloud e consulta il riferimento NCF integrato per maggiori dettagli.

gcloud

  1. Imposta le variabili di ambiente per il job:

       # Specify the name of the Cloud Storage bucket where you want your
   # training outputs to be stored, and the Docker container for
   # your built-in algorithm selection.
   BUCKET_NAME='BUCKET_NAME'
   IMAGE_URI='gcr.io/cloud-ml-algos/ncf:latest'

   # Specify the Cloud Storage path to your training input data.
   DATA_DIR='gs://$BUCKET_NAME/ncf_data'

   DATE="$(date '+%Y%m%d_%H%M%S')"
   MODEL_NAME='MODEL_NAME'
   JOB_ID="${MODEL_NAME}_${DATE}"

   JOB_DIR="gs://${BUCKET_NAME}/algorithm_training/${MODEL_NAME}/${DATE}"

    Sostituisci quanto segue:

    • BUCKET_NAME: il nome del bucket Cloud Storage in cui vuoi archiviare gli output di addestramento.
    • MODEL_NAME: un nome per il modello, al fine di identificare dove vengono archiviati gli artefatti del modello nel bucket Cloud Storage.

  2. Invia il job di addestramento utilizzando gcloud ai-platform jobs training submit. Modifica questo esempio generico in modo che funzioni con il tuo set di dati:

       gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_ID \
      --master-image-uri=$IMAGE_URI --scale-tier=BASIC_TPU --job-dir=$JOB_DIR \
      -- \
      --train_dataset_path=${DATA_DIR}/training_cycle_*/* \
      --eval_dataset_path=${DATA_DIR}/eval_data/* \
      --input_meta_data_path=${DATA_DIR}/metadata \
      --learning_rate=3e-5 \
      --train_epochs=3 \
      --eval_batch_size=160000 \
      --learning_rate=0.00382059 \
      --beta1=0.783529 \
      --beta2=0.909003 \
      --epsilon=1.45439e-07 \
      --num_factors=64 \
      --hr_threshold=0.635 \
      --keras_use_ctl=true \
      --layers=256,256,128,64 \

  3. Monitora lo stato del job di addestramento visualizzando i log con gcloud. Consulta gcloud ai-platform jobs describe e gcloud ai-platform jobs stream-logs.

       gcloud ai-platform jobs describe ${JOB_ID}
   gcloud ai-platform jobs stream-logs ${JOB_ID}

Ulteriori risorse di apprendimento

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Introduzione all'algoritmo NCF
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Riferimento per l'algoritmo NCF