【问题标题】:How to specify machine type in vertex ai pipeline如何在顶点ai管道中指定机器类型
【发布时间】:2021-08-21 06:55:30
【问题描述】:

我想使用 kfp sdk 指定顶点 ai 管道中的机器类型。 我不知道如何在将 machine_type 作为管道组件执行时指定它。 我尝试了 kfp.v2.google.experimental.run_as_aiplatform_custom_job,但它作为 CustomJobExecution 而不是 ContainerExecution 运行。 出于这个原因,我想使用 Airtifact,但是这个组件上没有挂载 airtifact。

由于我想使用前面组件的airtifact和Output [Airtifact]的功能,所以我想将它作为ContainerExecution而不是CustomJobExecution来执行。

【问题讨论】:

  • 您能否提供更多概述详情?您是否尝试遵循官方 GCP 指南 - Configuring compute resources for custom training ?你有什么错误吗?
  • @PjoterS,您的提议似乎仅用于培训工作。您是否知道一种方法可以为任何管道组件设置机器类型,同时允许该组件访问之前的组件输出?

标签: kubeflow gcp-ai-platform-training kubeflow-pipelines google-ai-platform google-cloud-ai-platform-pipelines


【解决方案1】:

您可以使用 set_memory_limit 和 set_cpu_limit,就像使用 Kubeflow Pipelines 一样。 Vertex Pipelines 会将这些限制转换为满足您要求的机器类型。

【讨论】:

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