このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

トレーニングで Spot VM を使用する。

概要

Spot VM を使用すると、カスタムトレーニングジョブの実行コストを削減できます。Spot VM は、Compute Engine の余剰キャパシティを利用する仮想マシン（VM）インスタンスです。Spot VM には大幅な割引がありますが、Compute Engine がそのキャパシティを任意のタイミングで再利用するために、Compute Engine が Spot VM を事前に停止または削除（プリエンプト）する可能性があります。

詳細については、Spot VM をご覧ください。

制限事項と要件

Vertex AI で Spot VM を使用する場合は、次の制限と要件を考慮してください。

Vertex AI で Spot VM を使用する場合は、すべての Spot VM の制限が適用されます。
Vertex AI での Spot VM の使用は、カスタムトレーニングと予測でのみサポートされています。
TPU Pod で Spot VM を使用することはできません。
Vertex AI トレーニングで使用できる Spot VM は、次のマシンシリーズに限られます。
- A2
- A3
Google Cloud コンソールからジョブを送信することはできません。

課金

ワークロードがフォールトトレラントで、VM のプリエンプションが発生する可能性がある場合、Spot VM を使用すると費用を大幅に削減できます。これらの VM のいくつかが処理中に停止する場合、ジョブは遅くなりますが、完全に停止することはありません。Spot VM は、既存の VM に余分な負荷をかけずにバッチ処理タスクを完了します。標準 VM を追加した場合の正規料金を支払う必要もありません。プリエンプション処理をご覧ください。

Spot VM を使用する場合は、ジョブの所要時間とマシンタイプに基づいて課金されます。ジョブがキュー内にある時間やプリエンプトされた時間は課金されません。

プリエンプション処理

Spot VM は、Compute Engine によっていつでも再利用される可能性があります。したがって、Spot VM を最大限に活用するには、カスタムトレーニングジョブがフォールトトレラントでなければなりません。Spot VM がプリエンプトされると、カスタムトレーニングジョブは STOCKOUT エラーで失敗し、Compute Engine はジョブの再起動を最大 6 回試みます。Spot VM を最大限に活用する方法については、Spot VM のベストプラクティスをご覧ください。

カスタムトレーニングジョブをフォールトトレラントにするには、次の方法があります。

チェックポイントを作成して、進行状況を保存する。モデルの進行状況を定期的に保存することで、終了したカスタムトレーニングジョブを最初からやり直すのではなく、最後に保存したチェックポイントから再開できます。
Elastic Horovod を使用する。Elastic トレーニングにより、Horovod は再起動やチェックポイントからの再開を必要とせずにコンピューティングリソースをスケーリングできます。詳細については、Elastic Horovod をご覧ください。
シャットダウンスクリプトを使用する。Compute Engine が Spot VM をプリエンプトする場合は、シャットダウンスクリプトを使用して、VM がプリエンプトされる前にクリーンアップアクションの実行を試みることができます。詳細については、シャットダウンスクリプトを使用してプリエンプションを処理するをご覧ください。

始める前に

カスタムトレーニングアプリケーションを準備します。

ビルド済みコンテナを使用するには、ビルド済みコンテナ用の Python トレーニングアプリケーションを作成するをご覧ください。
カスタムコンテナを使用するには、トレーニング用のカスタムコンテナイメージを作成するをご覧ください。

Spot VM を使用するようにトレーニングジョブを構成する

スケジューリング構成で SPOT 戦略を指定すると、Spot VM を使用するようにカスタムトレーニングジョブを構成できます。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION: コンテナまたは Python パッケージを実行するリージョン。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
JOB_NAME: 必須。CustomJob の表示名。
カスタムトレーニングジョブを定義します。
- MACHINE_TYPE: マシンのタイプ。トレーニングで使用可能なマシンタイプをご覧ください。
- REPLICA_COUNT: 使用するワーカーレプリカの数。最初のワーカープールでは、ほとんどの場合、1 に設定します。
- トレーニングアプリケーションがカスタムコンテナで実行される場合は、次のように指定します。
  - CUSTOM_CONTAINER_IMAGE_URI: トレーニングコードを含む Docker コンテナイメージの URI。カスタムコンテナイメージの作成方法を確認してください。
  - CUSTOM_CONTAINER_COMMAND: 省略可。コンテナの起動時に呼び出されるコマンド。このコマンドは、コンテナのデフォルトのエントリポイントをオーバーライドします。
  - CUSTOM_CONTAINER_ARGS: 省略可。コンテナの起動時に渡される引数。
- トレーニングアプリケーションが事前ビルド済みのコンテナで実行される Python パッケージの場合は、以下の対象を指定します。
  - EXECUTOR_IMAGE_URI: 指定されたコードを実行するコンテナイメージの URI。トレーニングに使用可能なビルド済みのコンテナをご覧ください。
  - PYTHON_PACKAGE_URIS: トレーニングプログラムとその依存パッケージである Python パッケージファイルを指定する Cloud Storage URI のカンマ区切りのリスト。パッケージ URI の最大数は 100 です。
  - PYTHON_MODULE: パッケージのインストール後に実行する Python モジュール名。
  - PYTHON_PACKAGE_ARGS: 省略可。Python モジュールに渡すコマンドライン引数。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "JOB_NAME",
  "jobSpec": {
    "workerPoolSpecs": [
      {
        "machineSpec": {
          "machineType": "MACHINE_TYPE"
          }
        },
        "replicaCount": REPLICA_COUNT,

        // Union field task can be only one of the following:
        "containerSpec": {
          "imageUri": CUSTOM_CONTAINER_IMAGE_URI,
          "command": [
            CUSTOM_CONTAINER_COMMAND
          ],
          "args": [
            CUSTOM_CONTAINER_ARGS
          ]
        },
        "pythonPackageSpec": {
          "executorImageUri": EXECUTOR_IMAGE_URI,
          "packageUris": [
            PYTHON_PACKAGE_URIS
          ],
          "pythonModule": PYTHON_MODULE,
          "args": [
            PYTHON_PACKAGE_ARGS
          ]
        }
        // End of list of possible types for union field task.
      }
      // Specify one workerPoolSpec for single replica training, or multiple workerPoolSpecs
      // for distributed training.
    ],
    "scheduling": {
      "strategy": "SPOT"
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と JOB_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs/JOB_ID",
  "displayName": "JOB_NAME",
  "trainingTaskInputs": {
    "workerPoolSpecs": [
      {
        "machineSpec": {
          "machineType": "MACHINE_TYPE"
        },
        "replicaCount": "1",
        "pythonPackageSpec": {
          "executorImageUri": "us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/training-tf-cpu.2-1:latest",
          "packageUris": [
            "gs://BUCKET_NAME/training/hello-custom-training-1.0.tar.gz"
          ],
          "pythonModule": "trainer.task",
          "args": [
            "--model-dir=gs://BUCKET_NAME/output/"
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-09-15T19:09:54.342080Z",
  "startTime": "2020-09-15T19:13:42.991045Z",
}

Python

Vertex AI SDK for Python のインストールまたは更新の方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Vertex AI SDK for Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

customJob = aiplatform.CustomJob(
    display_name=TEST_CASE_NAME,
    worker_pool_specs=worker_pool_spec,
    staging_bucket=OUTPUT_DIRECTORY
)
customJob.run(
    scheduling_strategy=aiplatform.compat.types.custom_job.Scheduling.Strategy.SPOT
)

次のステップ

Spot VM の詳細を確認する。
Compute Engine VM 全般について確認する。仮想マシンインスタンスのドキュメントをご覧ください。
Spot VM の作成方法を確認する。Spot VM の作成と使用をご覧ください。
Vertex AI Prediction で Spot VM を使用する。

トレーニングで Spot VM を使用する。

概要

制限事項と要件

課金

プリエンプション処理

始める前に

Spot VM を使用するようにトレーニング ジョブを構成する

REST

curl

PowerShell

レスポンス

Python

次のステップ

Spot VM を使用するようにトレーニングジョブを構成する