Los trabajos de entrenamiento personalizados te permiten ejecutar tu código de entrenamiento personalizado de aprendizaje automático (AA) en Vertex AI.
create_custom_training_job_from_component
La utilidad create_custom_training_job_from_component convierte un contenedor o componente de Python determinado en un componente que ejecuta un trabajo personalizado en Vertex AI. Esto simplifica la creación de trabajos de entrenamiento personalizados. Todas las entradas y salidas del componente suministrado se copiarán al operador del trabajo de entrenamiento construido.
Ten en cuenta que esta utilidad construye una ClusterSpec en la que la instancia principal y todos los trabajadores usan la misma especificación, lo que significa que todos los parámetros relacionados con la especificación de la máquina y el disco se aplicarán a todas las réplicas. Esto es adecuado para casos de uso en los que, por ejemplo, entrenas con MultiWorkerMirroredStrategy o MirroredStrategy.
Este componente no admite el entrenamiento de paquetes de Python CustomJob ni el entrenamiento distribuido con diferentes especificaciones de grupos de trabajadores.
CustomJobOp
El componente CustomTrainingJobOp expone las funciones completas del recurso CustomJob para permitir el entrenamiento único y distribuido a través de ContainerSpec o PythonPackageSpec.
Referencia de API
- Para ver la referencia del componente, consulta la referencia del SDK
google_cloud_pipeline_components. - Para obtener una referencia de la API de Vertex AI, consulta la página del recurso
CustomJob.
Historial de versiones y notas de la versión
Para obtener más información sobre el historial de versiones y los cambios en el SDK de componentes de canalización de Google Cloud, consulta las notas de la versión del SDK de componentes de canalización de Google Cloud.
Contactos de asistencia técnica
Si tienes alguna pregunta, comunícate con kubeflow-pipelines-components@google.com.