I job di addestramento personalizzato ti consentono di eseguire il codice di addestramento di machine learning (ML) personalizzato in Gemini Enterprise Agent Platform.
CustomTrainingJobOp
Il componente CustomTrainingJobOp espone tutte le funzionalità della risorsa CustomJob, per consentire l'addestramento singolo e distribuito utilizzando un'istanza ContainerSpec o PythonPackageSpec.
Funzione create_custom_training_job_from_component
L'utilità create_custom_training_job_from_component
converte un container o un componente Python specificato in un componente che esegue un
job personalizzato in Gemini Enterprise Agent Platform. In questo modo, la creazione di job di addestramento personalizzato è più semplice. Tutti gli input e gli output del componente fornito verranno copiati nell'operatore del job di addestramento creato.
Tieni presente che questa utilità crea un ClusterSpec, in cui la specifica principale e quella di tutti i worker sono le stesse. Ciò significa che tutti i parametri relativi alle specifiche del disco e della macchina verranno applicati a tutte le repliche. Questa opzione è adatta ai casi d'uso in cui, ad esempio, esegui l'addestramento con
MultiWorkerMirroredStrategy o
MirroredStrategy.
Questo componente non supporta l'addestramento del pacchetto Python CustomJob né l'addestramento distribuito con specifiche del pool di worker diverse.
Riferimento API
- Per il riferimento dei componenti, consulta il Google Cloud riferimento SDK per i componenti CustomJob.
- Per il riferimento API di Agent Platform, consulta la pagina della risorsa
CustomJob.
Cronologia delle versioni e note di rilascio
Per scoprire di più sulla cronologia delle versioni e sulle modifiche apportate all'SDK dei componenti della pipeline Google Cloud , consulta le Google Cloud note di rilascio dell'SDK dei componenti della pipeline.
Contatti dell'assistenza tecnica
Per qualsiasi domanda, scrivi all'indirizzo kubeflow-pipelines-components@google.com.