I job di addestramento personalizzato ti consentono di eseguire il tuo codice di addestramento personalizzato di machine learning (ML) in Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
Il componente CustomTrainingJobOp espone tutte le funzionalità della risorsa CustomJob, per consentire l'addestramento singolo e distribuito utilizzando un'istanza ContainerSpec o PythonPackageSpec.
create_custom_training_job_from_component funzione
L'utilità create_custom_training_job_from_component converte un determinato container o componente Python in un componente che esegue un job personalizzato in Vertex AI. Ciò semplifica la creazione di job
di addestramento personalizzato. Tutti gli input e gli output del componente fornito verranno copiati nell'operatore del job di addestramento creato.
Tieni presente che questa utilità crea un ClusterSpec, in cui il principale e tutti i worker utilizzano la stessa specifica, il che significa che tutti i parametri relativi alle specifiche del disco e della macchina verranno applicati a tutte le repliche. Questo è adatto
per i casi d'uso in cui, ad esempio, stai eseguendo l'addestramento con
MultiWorkerMirroredStrategy o
MirroredStrategy.
Questo componente non supporta l'addestramento del pacchetto Python CustomJob o l'addestramento distribuito con specifiche del pool di worker diverse.
Riferimento API
- Per informazioni sui componenti, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Google Cloud Pipeline Componenti per i componenti CustomJob.
- Per informazioni di riferimento sull'API Vertex AI, consulta la pagina della risorsa
CustomJob.
Cronologia delle versioni e note di rilascio
Per saperne di più sulla cronologia delle versioni e sulle modifiche all'SDK Google Cloud Pipeline Componenti, consulta le note di rilascio dell'SDK Google Cloud Pipeline Componenti.
Contatti dell'assistenza tecnica
In caso di domande, scrivi all'indirizzo kubeflow-pipelines-components@google.com.