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 tutte le funzionalità della risorsa CustomJob, per consentire sia l'addestramento singolo che quello 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
un job personalizzato in Vertex AI. Ciò semplifica la creazione dell'addestramento personalizzato
di lavoro. Tutti gli input e gli output del componente fornito verranno copiati in
l'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 del disco e della macchina verranno applicati a tutte le repliche. È adatto
per i casi d'uso in cui, ad esempio, ti stai addestrando
MultiWorkerMirroredStrategy oppure
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
In caso di domande, contatta kubeflow-pipelines-components@google.com.