Créer une tâche personnalisée

Crée une tâche personnalisée à l'aide de la méthode create_custom_job.

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Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez ce qui suit :

Exemple de code

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.AcceleratorType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CustomJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CustomJobSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.WorkerPoolSpec;
import java.io.IOException;

// Create a custom job to run machine learning training code in Vertex AI
public class CreateCustomJobSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";

    // Vertex AI runs your training application in a Docker container image. A Docker container
    // image is a self-contained software package that includes code and all dependencies. Learn
    // more about preparing your training application at
    // https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/training/overview#prepare_your_training_application
    String containerImageUri = "CONTAINER_IMAGE_URI";
    createCustomJobSample(project, displayName, containerImageUri);
  }

  static void createCustomJobSample(String project, String displayName, String containerImageUri)
      throws IOException {
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      MachineSpec machineSpec =
          MachineSpec.newBuilder()
              .setMachineType("n1-standard-4")
              .setAcceleratorType(AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_T4)
              .setAcceleratorCount(1)
              .build();

      ContainerSpec containerSpec =
          ContainerSpec.newBuilder().setImageUri(containerImageUri).build();

      WorkerPoolSpec workerPoolSpec =
          WorkerPoolSpec.newBuilder()
              .setMachineSpec(machineSpec)
              .setReplicaCount(1)
              .setContainerSpec(containerSpec)
              .build();

      CustomJobSpec customJobSpecJobSpec =
          CustomJobSpec.newBuilder().addWorkerPoolSpecs(workerPoolSpec).build();

      CustomJob customJob =
          CustomJob.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setJobSpec(customJobSpecJobSpec)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      CustomJob response = client.createCustomJob(parent, customJob);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("Name: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const customJobDisplayName = 'YOUR_CUSTOM_JOB_DISPLAY_NAME';
// const containerImageUri = 'YOUR_CONTAINER_IMAGE_URI';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Job Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function createCustomJob() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const customJob = {
    displayName: customJobDisplayName,
    jobSpec: {
      workerPoolSpecs: [
        {
          machineSpec: {
            machineType: 'n1-standard-4',
            acceleratorType: 'NVIDIA_TESLA_K80',
            acceleratorCount: 1,
          },
          replicaCount: 1,
          containerSpec: {
            imageUri: containerImageUri,
            command: [],
            args: [],
          },
        },
      ],
    },
  };
  const request = {parent, customJob};

  // Create custom job request
  const [response] = await jobServiceClient.createCustomJob(request);

  console.log('Create custom job response:\n', JSON.stringify(response));
}
createCustomJob();

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

from google.cloud import aiplatform


def create_custom_job_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    container_image_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    custom_job = {
        "display_name": display_name,
        "job_spec": {
            "worker_pool_specs": [
                {
                    "machine_spec": {
                        "machine_type": "n1-standard-4",
                        "accelerator_type": aiplatform.gapic.AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_K80,
                        "accelerator_count": 1,
                    },
                    "replica_count": 1,
                    "container_spec": {
                        "image_uri": container_image_uri,
                        "command": [],
                        "args": [],
                    },
                }
            ]
        },
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_custom_job(parent=parent, custom_job=custom_job)
    print("response:", response)

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