Las tareas de entrenamiento personalizadas te permiten ejecutar tu código de entrenamiento de aprendizaje automático (ML) personalizado en Vertex AI.
CustomTrainingJobOp
El componente CustomTrainingJobOp expone todas las funciones del recurso CustomJob para permitir el entrenamiento único y distribuido mediante una instancia de ContainerSpec o PythonPackageSpec.
create_custom_training_job_from_component función
La utilidad create_custom_training_job_from_component convierte un contenedor o un componente de Python en un componente que ejecuta un trabajo personalizado en Vertex AI. Esto simplifica la creación de trabajos de entrenamiento personalizados. Todas las entradas y salidas del componente proporcionado se copiarán en el operador de la tarea de entrenamiento creada.
Ten en cuenta que esta utilidad crea un ClusterSpec, donde el elemento principal y todos los elementos de trabajo usan la misma especificación, lo que significa que todos los parámetros relacionados con las especificaciones del disco y de la máquina se aplicarán a todas las réplicas. Es adecuado para casos prácticos en los que, por ejemplo, estés entrenando con MultiWorkerMirroredStrategy o MirroredStrategy.
Este componente no admite el entrenamiento de paquetes de Python CustomJob ni el entrenamiento distribuido con diferentes especificaciones de grupo de trabajadores.
Referencia de la API
- Para obtener información de referencia sobre los componentes, consulta la Google Cloud referencia del SDK de componentes de CustomJob.
- Para consultar la referencia de la API Vertex AI, ve a la página del recurso
CustomJob.
Historial de versiones y notas de las versiones
Para obtener más información sobre el historial de versiones y los cambios del SDK de componentes de la canalización de Google Cloud , consulta las Google Cloud notas de la versión del SDK de componentes de la canalización.
Contactos de asistencia técnica
Si tienes alguna pregunta, escribe a kubeflow-pipelines-components@google.com.