I job di addestramento personalizzato ti consentono di eseguire il codice di addestramento di machine learning (ML) personalizzato in Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
Il componente CustomTrainingJobOp
espone le funzionalità complete della risorsa CustomJob
, per consentire l'addestramento sia singolo che 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 contenitore o componente Python in un componente che esegue un
job personalizzato in Vertex AI. In questo modo, viene semplificata la creazione di job di addestramento personalizzati. Tutti gli input e gli output del componente fornito verranno copiati nell'operatore del job di addestramento creato.
Tieni presente che questa utility 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 di disco e macchina verranno applicati a tutte le repliche. È adatto per i casi d'uso in cui, ad esempio, ti stai allenando con MultiWorkerMirroredStrategy
o MirroredStrategy
.
Questo componente non supporta l'addestramento dei pacchetti CustomJob
Python o l'addestramento distribuito con specifiche del pool di lavoratori diverse.
Riferimento API
- Per il riferimento ai componenti, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Google Cloud Pipeline Components per i componenti CustomJob.
- Per il riferimento all'API Vertex AI, consulta la pagina della risorsa
CustomJob
.
Cronologia delle versioni e note di rilascio
Per scoprire di più sulla cronologia delle versioni e sulle modifiche all'SDK Google Cloud Pipeline Components, consulta le note di rilascio dell'SDK Google Cloud Pipeline Components.
Contatti dell'assistenza tecnica
Per qualsiasi domanda, scrivi all'indirizzo kubeflow-pipelines-components@google.com.