Creazione di un job personalizzato

Crea un job personalizzato utilizzando il metodo create_custom_job.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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)

Passaggi successivi

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