MLEngine airflow运算符是指在Google Cloud Platform(GCP)上使用的一个Airflow运算符,用于在GCP的MLEngine上运行机器学习模型。它允许用户通过Airflow任务调度系统来管理和运行机器学习模型的训练和推理任务。
该运算符提供了以下参数:
- project_id(项目ID):指定要在其中运行MLEngine任务的GCP项目的ID。
- job_id(任务ID):指定要在MLEngine上运行的任务的唯一标识符。
- package_uris(软件包URI):指定包含训练代码和依赖项的软件包的位置。可以是本地文件系统路径或GCS(Google Cloud Storage)中的URI。
- training_python_module(训练Python模块):指定包含训练代码的Python模块的名称。
- training_args(训练参数):指定传递给训练代码的参数。可以是字符串或字典形式。
- region(区域):指定要在其中运行MLEngine任务的GCP区域。
- scale_tier(规模层级):指定用于训练任务的计算资源规模。可选的值包括BASIC、STANDARD_1、PREMIUM_1和CUSTOM。
MLEngine airflow运算符的优势包括:
- 简化的任务调度:通过Airflow任务调度系统,可以轻松地安排和管理MLEngine上的机器学习任务。
- 高度可扩展:MLEngine提供了可扩展的计算资源,可以处理大规模的机器学习任务。
- 集成的机器学习功能:MLEngine提供了训练和推理的功能,以及与其他GCP服务(如BigQuery和Cloud Storage)的集成。
MLEngine airflow运算符适用于以下场景:
- 训练和推理任务的自动化调度和管理。
- 大规模机器学习任务的处理。
- 与其他GCP服务集成的机器学习工作流程。
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