ExecutionTemplate

노트북 실행 워크로드에 대한 설명입니다.

JSON 표현 
{
  "scaleTier": enum (ScaleTier),
  "masterType": string,
  "acceleratorConfig": {
    object (SchedulerAcceleratorConfig)
  },
  "labels": {
    string: string,
    ...
  },
  "inputNotebookFile": string,
  "containerImageUri": string,
  "outputNotebookFolder": string,
  "paramsYamlFile": string,
  "parameters": string,
  "serviceAccount": string,
  "jobType": enum (JobType),
  "kernelSpec": string,
  "tensorboard": string,

  // Union field job_parameters can be only one of the following:
  "dataprocParameters": {
    object (DataprocParameters)
  },
  "vertexAiParameters": {
    object (VertexAIParameters)
  }
  // End of list of possible types for union field job_parameters.
}
필드
scaleTier
(deprecated)

enum (ScaleTier)

필수 항목입니다. 노트북 실행에 사용되는 하드웨어의 확장 등급입니다. 지원 중단됩니다. 현재는 CUSTOM만 지원됩니다.
masterType

string

학습 작업의 마스터 작업자에 사용할 가상 머신의 유형을 지정합니다. scaleTier가 CUSTOM으로 설정된 경우 이 필드를 지정해야 합니다.

이 필드에 특정 Compute Engine 머신 유형을 직접 사용할 수 있습니다. 지원되는 유형은 다음과 같습니다.

  • n1-standard-4
  • n1-standard-8
  • n1-standard-16
  • n1-standard-32
  • n1-standard-64
  • n1-standard-96
  • n1-highmem-2
  • n1-highmem-4
  • n1-highmem-8
  • n1-highmem-16
  • n1-highmem-32
  • n1-highmem-64
  • n1-highmem-96
  • n1-highcpu-16
  • n1-highcpu-32
  • n1-highcpu-64
  • n1-highcpu-96

또는 다음과 같은 기존 머신 유형을 사용할 수 있습니다.

  • standard
  • large_model
  • complex_model_s
  • complex_model_m
  • complex_model_l
  • standard_gpu
  • complex_model_m_gpu
  • complex_model_l_gpu
  • standard_p100
  • complex_model_m_p100
  • standard_v100
  • large_model_v100
  • complex_model_m_v100
  • complex_model_l_v100

마지막으로 학습에 TPU를 사용하려면 이 필드에 cloud_tpu를 지정합니다. TPU를 사용한 학습용 특수 구성 옵션에 대해 자세히 알아보세요.
acceleratorConfig

object (SchedulerAcceleratorConfig)

노트북 실행을 실행하는 하드웨어의 구성 (수 및 가속기 유형)입니다.
labels

map (key: string, value: string)

실행 라벨입니다. 실행이 예약된 경우 포함되는 필드는 'nbs-scheduled'입니다. 그렇지 않으면 즉시 실행되며 포함된 필드는 'nbs-immediate'입니다. 필드를 사용하여 다양한 유형의 실행 간에 효율적으로 색인을 생성합니다.

"key": value 쌍 목록을 포함하는 객체입니다. 예: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }
inputNotebookFile

string

실행할 노트북 파일의 경로입니다. Google Cloud Storage 버킷에 있어야 합니다. 형식: gs://{bucket_name}/{folder}/{notebook_file_name} 예: gs://notebook_user/scheduled_notebooks/sentiment_notebook.ipynb
containerImageUri

string

DLVM의 컨테이너 이미지 URI입니다(예: 'gcr.io/deeplearning-platform-release/base-cu100'). 자세한 예는 https://cloud.google.com/ai-platform/deep-learning-containers/docs/choosing-container를 참고하세요.
outputNotebookFolder

string

쓸 노트북 폴더의 경로입니다. Google Cloud Storage 버킷 경로에 있어야 합니다. 형식: gs://{bucket_name}/{folder} 예: gs://notebook_user/scheduled_notebooks
paramsYamlFile

string

실행 중에 노트북에서 재정의할 매개변수입니다. 입력 노트북에서 매개변수를 지정하고 YAML 파일에서 여기에 전달하는 방법은 https://papermill.readthedocs.io/en/latest/usage-parameterize.html을 참고하세요. 예: gs://notebook_user/scheduled_notebooks/sentiment_notebook_params.yaml
parameters

string

'inputNotebookFile' 노트북 내에서 사용되는 매개변수입니다.
serviceAccount

string

실행을 실행할 때 사용할 서비스 계정의 이메일 주소입니다. 지정된 서비스 계정에 iam.serviceAccounts.actAs 권한이 있어야 합니다.
jobType

enum (JobType)

이 실행에 사용할 작업의 유형입니다.
kernelSpec

string

사용할 커널 사양의 이름입니다. 실행 타겟의 커널 사양 이름이 입력 노트북 파일의 이름과 일치하지 않는 경우 이를 지정해야 합니다.
tensorboard

string

이 실행이 Tensorboard 로그를 업로드할 에이전트 플랫폼 [Tensorboard] 리소스의 이름입니다. 형식: projects/{project}/locations/{location}/tensorboards/{tensorboard}
통합 필드 job_parameters. 실행 유형의 매개변수입니다. 참고: 현재 VertexAI 작업에 대한 추가 매개변수는 없습니다. job_parameters은 다음 중 하나여야 합니다.
dataprocParameters

object (DataprocParameters)

Dataproc JobType 실행에 사용되는 매개변수입니다.
vertexAiParameters

object (VertexAIParameters)

Agent Platform JobType 실행에 사용되는 파라미터입니다.

ScaleTier

필수 항목입니다. 머신 유형, 작업자 및 매개변수 서버의 복제본의 개수를 지정합니다.

열거형
SCALE_TIER_UNSPECIFIED 지정되지 않은 확장 등급입니다.
BASIC 단일 작업자 인스턴스입니다. 이 등급은 Cloud ML 사용 방법을 학습하고 소규모 데이터세트를 사용하여 새 모델을 실험하는 데 적합합니다.
STANDARD_1 적은 매개변수 서버와 많은 작업자입니다.
PREMIUM_1 많은 매개변수 서버와 많은 작업자입니다.
BASIC_GPU K80 GPU가 있는 단일 작업자 인스턴스입니다.
BASIC_TPU Cloud TPU가 있는 단일 작업자 인스턴스입니다.
CUSTOM

CUSTOM 등급은 설정된 등급이 아니며 사용자가 자신의 클러스터 사양을 사용할 수 있습니다. 이 등급을 사용할 경우 다음 지침에 따라 값을 설정해 처리 클러스터를 구성하세요.

  • ExecutionTemplate.masterType을 반드시 설정하여 마스터 노드에 사용할 머신 유형을 지정해야 합니다. 이는 유일한 필수 설정입니다.

SchedulerAcceleratorConfig

하드웨어 가속기의 정의입니다. type와 coreCount의 모든 조합이 유효한 것은 아닙니다. 유효한 조합은 Compute Engine의 GPU를 참고하세요. TPU는 지원되지 않습니다.

JSON 표현 
{
  "type": enum (SchedulerAcceleratorType),
  "coreCount": string
}
필드
type

enum (SchedulerAcceleratorType)

이 가속기의 유형입니다.
coreCount

string (int64 format)

이 액셀러레이터의 코어 수입니다.

SchedulerAcceleratorType

AI Platform Training 작업의 하드웨어 가속기 유형입니다.

열거형
SCHEDULER_ACCELERATOR_TYPE_UNSPECIFIED 지정되지 않은 가속기 유형입니다. 기본값은 GPU 없음입니다.
NVIDIA_TESLA_K80 Nvidia Tesla K80 GPU.
NVIDIA_TESLA_P100 Nvidia Tesla P100 GPU.
NVIDIA_TESLA_V100 Nvidia Tesla V100 GPU.
NVIDIA_TESLA_P4 Nvidia Tesla P4 GPU.
NVIDIA_TESLA_T4 Nvidia Tesla T4 GPU.
NVIDIA_TESLA_A100 Nvidia Tesla A100 GPU.
TPU_V2 TPU v2.
TPU_V3 TPU v3.

JobType

이 실행에 사용된 백엔드입니다.

열거형
JOB_TYPE_UNSPECIFIED 유형이 지정되지 않았습니다.
VERTEX_AI aiplatform.googleapis.com의 커스텀 작업 실행의 기본값입니다.
DATAPROC Dataproc을 작업으로 사용하여 클러스터에서 실행을 실행합니다. https://cloud.google.com/dataproc/docs/reference/rest/v1/projects.regions.jobs

DataprocParameters

Dataproc JobType 실행에 사용되는 매개변수입니다.

JSON 표현 
{
  "cluster": string
}
필드
cluster

string

Dataproc 실행을 실행하는 데 사용되는 클러스터의 URI입니다. 형식: projects/{PROJECT_ID}/regions/{REGION}/clusters/{CLUSTER_NAME}

VertexAIParameters

Agent Platform JobType 실행에 사용되는 파라미터입니다.

JSON 표현 
{
  "network": string,
  "env": {
    string: string,
    ...
  }
}
필드
network

string

작업을 피어링해야 하는 Compute Engine 네트워크의 전체 이름입니다. 예를 들면 projects/12345/global/networks/myVPC입니다. Format은 projects/{project}/global/networks/{network} 형식입니다. 여기서 {project}은 12345와 같은 프로젝트 번호이고 {network}은 네트워크 이름입니다.

비공개 서비스 액세스가 이미 네트워크에 구성되어 있어야 합니다. 지정하지 않으면 작업이 네트워크와 피어링되지 않습니다.
env

map (key: string, value: string)

환경 변수 환경 변수는 최대 100개까지 지정할 수 있으며 고유해야 합니다. 예: GCP_BUCKET=gs://my-bucket/samples/

"key": value 쌍 목록을 포함하는 객체입니다. 예: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }