Les tâches d'entraînement personnalisées vous permettent d'exécuter votre code d'entraînement de machine learning (ML) personnalisé dans Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
Le composant CustomTrainingJobOp
expose les fonctionnalités complètes de la ressource CustomJob
afin d'autoriser l'entraînement unique et distribué à l'aide d'une instance ContainerSpec
ou PythonPackageSpec
.
Fonction create_custom_training_job_from_component
L'utilitaire create_custom_training_job_from_component
convertit un conteneur ou un composant Python donné en composant qui exécute une tâche personnalisée dans Vertex AI. Cela simplifie la création de tâches d'entraînement personnalisées. Toutes les entrées et sorties du composant fourni sont copiées dans l'opérateur de tâche d'entraînement créé.
Notez que cet utilitaire crée un objet ClusterSpec
où l'instance principale et tous les nœuds de calcul utilisent la même spécification, ce qui signifie que tous les paramètres liés au disque et aux spécifications de la machine s'appliquent à toutes les instances dupliquées. Cela convient, par exemple, si vous effectuez l'entraînement avec MultiWorkerMirroredStrategy
ou MirroredStrategy
.
Ce composant n'est pas compatible avec l'entraînement du package Python CustomJob
, ni l'entraînement distribué avec des spécifications de pool de nœuds de calcul différentes.
Documentation de référence de l'API
- Pour en savoir plus sur les composants, consultez la documentation de référence du SDK des composants du pipeline Google Cloud pour les composants CustomJob.
- Pour en savoir plus sur l'API Vertex AI, consultez la page Ressource
CustomJob
.
Historique des versions et notes de version
Pour en savoir plus sur l'historique des versions et les modifications apportées au SDK des composants du pipeline Google Cloud, consultez les notes de version du SDK des composants du pipeline Google Cloud.
Contacts pour l'assistance technique
Si vous avez des questions, veuillez nous contacter à l'adresse kubeflow-pipelines-components@google.com.