Scegliere un metodo di addestramento serverless di Gemini Enterprise Agent Platform

Se scrivi il tuo codice di addestramento anziché utilizzare AutoML, puoi prendere in considerazione diversi modi per eseguire l'addestramento serverless di Gemini Enterprise Agent Platform. Questo documento fornisce una breve panoramica e un confronto dei diversi modi in cui puoi eseguire l'addestramento serverless.

Risorse di addestramento serverless su Agent Platform

Esistono tre tipi di risorse Agent Platform che puoi creare per addestrare modelli personalizzati su Agent Platform:

Quando crei un job personalizzato, devi specificare le impostazioni di cui ha bisogno Agent Platform per eseguire il codice di addestramento, tra cui:

All'interno dei pool di worker, puoi specificare le seguenti impostazioni:

I job di ottimizzazione degli iperparametri hanno impostazioni aggiuntive da configurare, ad esempio la metrica. Scopri di più sull'ottimizzazione degli iperparametri.

Una pipeline di addestramento orchestra i job di addestramento serverless o i job di ottimizzazione degli iperparametri con passaggi aggiuntivi, come il caricamento di un set di dati o il caricamento del modello su Agent Platform dopo il completamento del job di addestramento.

Risorse per l'addestramento serverless

Per visualizzare le pipeline di addestramento esistenti nel tuo progetto, vai alla pagina Pipeline di addestramento nella sezione Agent Platform della consoleGoogle Cloud .

Vai a Pipeline di addestramento

Per visualizzare i job personalizzati esistenti nel tuo progetto, vai alla pagina Job personalizzati.

Vai a Job personalizzati

Per visualizzare i job di ottimizzazione degli iperparametri esistenti nel tuo progetto, vai alla pagina Ottimizzazione degli iperparametri.

Vai a Ottimizzazione degli iperparametri

Container predefiniti e personalizzati

Prima di inviare un job di addestramento serverless, un job di ottimizzazione degli iperparametri o una pipeline di addestramento ad Agent Platform, devi creare un'applicazione di addestramento Python o un container personalizzato per definire il codice di addestramento e le dipendenze che vuoi eseguire su Agent Platform. Se crei un'applicazione di addestramento Python utilizzando TensorFlow, PyTorch, scikit-learn o XGBoost, puoi utilizzare i nostri container predefiniti per eseguire il codice. Se non sai quale di queste opzioni scegliere, consulta i requisiti del codice di addestramento per saperne di più.

Addestramento distribuito

Puoi configurare un job di addestramento serverless, un job di ottimizzazione degli iperparametri o una pipeline di addestramento per l'addestramento distribuito specificando più pool di worker:

  • Utilizza il primo pool di worker per configurare la replica principale e imposta il numero di repliche su 1.
  • Aggiungi altri pool di worker per configurare repliche di worker, repliche di server dei parametri o repliche di valutatori, se il tuo framework di machine learning supporta queste attività aggiuntive del cluster per l'addestramento distribuito.

Scopri di più sull'utilizzo dell'addestramento distribuito.

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