如何设置 PipelineJob 的运行名称答案

【问题标题】：How to set the run name of a PipelineJob如何设置 PipelineJob 的运行名称
【发布时间】：2021-12-22 13:29:05
【问题描述】：

我有这段代码来启动 VertexAI 管道作业：

import google.cloud.aiplatform as vertexai

vertexai.init(project=PROJECT_ID,staging_bucket=PIPELINE_ROOT)

job = vertexai.PipelineJob(
    display_name='pipeline-test-1',
    template_path='xgb_pipe.json'
)

job.run()

效果很好，但run name 标签是一个随机数。如何指定run name？

【问题讨论】：

标签： python google-ai-platform google-cloud-vertex-ai google-cloud-ai-platform-pipelines

【解决方案1】：

您可以在定义管道时通过定义name来更改“运行名称”中显示的值。

@kfp.dsl.pipeline(name="automl-image-training-v2")

当使用@kfp.dsl.pipeline 定义name 时，它会自动附加管道运行时的日期和时间。继续编译和运行管道以查看“运行名称”的变化。

我使用了Vertex AI pipeline examples 中的代码。查看管道代码：

@kfp.dsl.pipeline(name="automl-image-training-v2")
def pipeline(project: str = PROJECT_ID, region: str = REGION):
    ds_op = gcc_aip.ImageDatasetCreateOp(
        project=project,
        display_name="flowers",
        gcs_source="gs://cloud-samples-data/vision/automl_classification/flowers/all_data_v2.csv",
        import_schema_uri=aip.schema.dataset.ioformat.image.single_label_classification,
    )

    training_job_run_op = gcc_aip.AutoMLImageTrainingJobRunOp(
        project=project,
        display_name="train-automl-flowers",
        prediction_type="classification",
        model_type="CLOUD",
        base_model=None,
        dataset=ds_op.outputs["dataset"],
        model_display_name="train-automl-flowers",
        training_fraction_split=0.6,
        validation_fraction_split=0.2,
        test_fraction_split=0.2,
        budget_milli_node_hours=8000,
    )

    endpoint_op = gcc_aip.EndpointCreateOp(
        project=project,
        location=region,
        display_name="train-automl-flowers",
    )

    gcc_aip.ModelDeployOp(
        model=training_job_run_op.outputs["model"],
        endpoint=endpoint_op.outputs["endpoint"],
        automatic_resources_min_replica_count=1,
        automatic_resources_max_replica_count=1,
    )

【讨论】：