Os jobs de treinamento personalizados permitem que você execute seu código de treinamento personalizado para machine learning (ML) na Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
O componente CustomTrainingJobOp expõe todas as funcionalidades do recurso CustomJob para permitir o treinamento único e distribuído usando um ContainerSpec ou PythonPackageSpec.
Função create_custom_training_job_from_component
O utilitário create_custom_training_job_from_component
converte um determinado contêiner ou componente Python em um componente que executa um
job personalizado no Vertex AI. Isso simplifica a criação de jobs de treinamento personalizados. Todas as entradas e saídas do componente fornecido serão copiadas para o operador de job de treinamento construído.
Esse utilitário constrói um ClusterSpec em que o principal e todos os
workers usam a mesma especificação, o que significa que todos os parâmetros relacionados
à especificação do disco e da máquina serão aplicados a todas as réplicas. Isso é adequado
em casos de uso em que, por exemplo, você está treinando com
MultiWorkerMirroredStrategy ou
MirroredStrategy.
Esse componente não é compatível com treinamento de pacotes do Python CustomJob ou
treinamento distribuído com diferentes especificações de pool de workers.
Referência da API
- Para conferir a referência de componentes, consulte a Google Cloud referência do SDK de componentes de pipeline para componentes do CustomJob.
- Para ver a referência da API Vertex AI, consulte a página Recurso
CustomJob.
Histórico de versões e notas da versão
Para saber mais sobre o histórico de versões e as mudanças no SDK de componentes de pipeline Google Cloud , consulte as Notas de lançamento do SDK de componentes de pipelineGoogle Cloud .
Contatos do suporte técnico
Se você tiver alguma dúvida, entre em contato com kubeflow-pipelines-components@google.com.