Componentes CustomJob

As tarefas de preparação personalizadas permitem-lhe executar o seu código de preparação de aprendizagem automática (ML) personalizado no Vertex AI.

CustomTrainingJobOp

O componente CustomTrainingJobOp expõe as funcionalidades completas do recurso, para permitir a preparação única e distribuída através de uma instância ContainerSpec ou PythonPackageSpec.CustomJob

Função create_custom_training_job_from_component

A utilidade create_custom_training_job_from_component converte um determinado contentor ou componente Python num componente que executa uma tarefa personalizada no Vertex AI. Isto simplifica a criação de tarefas de preparação personalizadas. Todas as entradas e saídas do componente fornecido vão ser copiadas para o operador da tarefa de preparação construída.

Tenha em atenção que esta utilidade cria um ClusterSpec, em que o principal e todos os trabalhadores usam a mesma especificação, o que significa que todos os parâmetros relacionados com a especificação do disco e da máquina aplicam-se a todas as réplicas. Esta opção é adequada para exemplos de utilização em que, por exemplo, está a fazer a preparação com MultiWorkerMirroredStrategy ou MirroredStrategy.

Este componente não suporta CustomJob a preparação de pacotes Python nem a preparação distribuída com especificações diferentes do conjunto de trabalhadores.

Referência da API

Histórico de versões e notas de lançamento

Para saber mais sobre o histórico de versões e as alterações ao Google Cloud SDK de componentes de pipeline, consulte as Google Cloud notas de lançamento do SDK de componentes de pipeline.

Contactos do apoio técnico

Se tiver dúvidas, contacte kubeflow-pipelines-components@google.com.