训练和部署模型

在本教程前面的步骤中，您准备了用于训练的数据，并创建了 Vertex AI 用于训练模型的脚本。您现在可以使用 Python 版 Vertex AI SDK 创建 CustomTrainingJob 了。

创建 CustomTrainingJob 时，您可以在后台定义训练流水线。Vertex AI 使用训练流水线和 Python 训练脚本中的代码来训练和创建模型。如需了解详情，请参阅创建训练流水线。

定义训练流水线

如需创建训练流水线，请创建一个 CustomTrainingJob 对象。在下一步中，您将使用 CustomTrainingJob 的 run 命令来创建和训练模型。如需创建 CustomTrainingJob，请将以下参数传递给其构造函数：

display_name - 您在为 Python 训练脚本定义命令参数时创建的 JOB_NAME 变量。
script_path - 您在本教程前面创建的 Python 训练脚本的路径。
container_url - 用于训练模型的 Docker 容器映像的 URI。
requirements：脚本的 Python 软件包依赖项列表。
model_serving_container_image_uri - 为模型提供预测的 Docker 容器映像的 URI。此容器可以是预构建的，也可以是您自己的自定义映像。本教程使用预构建的容器。

运行以下代码以创建训练流水线。CustomTrainingJob 方法使用 task.py 文件中的 Python 训练脚本来构建 CustomTrainingJob。

job = aiplatform.CustomTrainingJob(
    display_name=JOB_NAME,
    script_path="task.py",
    container_uri="us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/tf-cpu.2-8:latest",
    requirements=["google-cloud-bigquery>=2.20.0", "db-dtypes", "protobuf<3.20.0"],
    model_serving_container_image_uri="us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/tf2-cpu.2-8:latest",
)

创建和训练模型

在上一步中，您创建了一个名为 job 的 CustomTrainingJob。如需创建和训练模型，请对 CustomTrainingJob 对象调用 run 方法并向其传递以下参数：

dataset - 您之前在本教程中创建的表格数据集。此参数可以是表格、图片、视频或文本数据集。
model_display_name - 模型的名称。
bigquery_destination - 一个指定 BigQuery 数据集位置的字符串。
args - 传递给 Python 训练脚本的命令行参数。

如需开始训练数据并创建模型，请在笔记本中运行以下代码：

MODEL_DISPLAY_NAME = "penguins_model_unique"

# Start the training and create your model
model = job.run(
    dataset=dataset,
    model_display_name=MODEL_DISPLAY_NAME,
    bigquery_destination=f"bq://{project_id}",
    args=CMDARGS,
)

在转到下一步之前，请确保 job.run 命令的输出中显示以下内容以验证其是否已完成：

CustomTrainingJob run completed。

训练作业完成后，您可以部署模型。

部署模型

部署模型时，您还需要创建一个用于进行预测的 Endpoint 资源。如需部署模型并创建端点，请在笔记本中运行以下代码：

DEPLOYED_NAME = "penguins_deployed_unique"

endpoint = model.deploy(deployed_model_display_name=DEPLOYED_NAME)

等待模型部署，然后再转到下一步。模型部署后，输出会包含文本 Endpoint model deployed。您还可以在 Vertex AI 控制台左侧导航窗格中点击端点，并在模型下监控其值。在端点创建之后、部署模型之前，该值为 0。模型部署后，该值将更新为 1。

下面显示了在创建端点之后、将模型部署到该端点之前的端点。

未部署模型的端点。

下面显示了在创建端点之后并将模型部署到该端点之后的端点。

未部署模型的端点。

创建训练脚本

进行预测