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[英]Kubeflow Pipeline RuntimeError while running multiple trainers with tfx
[英]TFX running multiple trainers simultaneously
我是 tfx 的新手,正在學習整合管道。 我已經在 GCP 上的 Kubeflow 中成功構建了一個管道。 我想知道如何運行多個訓練器,這些訓練器將使用相同的 csvexamplegen、transform 和 schemagen 在管道中生成不同的輸出/推送器。 有沒有人這樣做過? 請提前告知和感謝。
def create_pipeline(
pipeline_name: Text,
pipeline_root: Text,
data_path: Text,
preprocessing_fn: Text,
run_fn: Text,
train_args: trainer_pb2.TrainArgs,
eval_args: trainer_pb2.EvalArgs,
eval_accuracy_threshold: float,
serving_model_dir: Text,
metadata_connection_config: Optional[
metadata_store_pb2.ConnectionConfig] = None
) -> pipeline.Pipeline:
trainer_args = {
'run_fn': run_fn,
'transformed_examples': transform.outputs['transformed_examples'],
'schema': schema_gen.outputs['schema'],
'transform_graph': transform.outputs['transform_graph'],
'train_args': train_args,
'eval_args': eval_args,
'custom_executor_spec':
executor_spec.ExecutorClassSpec(trainer_executor.GenericExecutor)}
trainer = Trainer(**trainer_args)
components.append(trainer)
return pipeline.Pipeline(
pipeline_name=pipeline_name,
pipeline_root=pipeline_root,
components=components,
enable_cache=True,
metadata_connection_config=metadata_connection_config,
beam_pipeline_args=beam_pipeline_args,
)
為了讓 Kubeflow 能夠選擇唯一的訓練器,我必須輸入 instance_name 來定義訓練器。
trainer2 = Trainer(
run_fn=run_fn2,
examples=transform.outputs['transformed_examples'],
schema=schema_gen.outputs['schema'],
transform_graph= transform.outputs['transform_graph'],
train_args= train_args2,
eval_args= eval_args2,
custom_executor_spec= executor_spec.ExecutorClassSpec(trainer_executor.GenericExecutor),
instance_name='trainer2'
)
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