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 referência do SDK de componentes de pipeline do Google Cloud 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 dos componentes do Google Cloud Pipeline, consulte as Notas de lançamento do SDK dos componentes do Google Cloud Pipeline.
Contatos do suporte técnico
Se você tiver alguma dúvida, entre em contato com kubeflow-pipelines-components@google.com.