A Pesquisa de arquitetura neural da Vertex AI não tem requisitos que descrevem como projetar seus treinadores. Portanto, escolha qualquer framework de treinamento para criar o treinador.
Para o treinamento do PyTorch com grandes quantidades de dados, a prática recomendada é usar o paradigma de treinamento
distribuído e ler os dados do Cloud Storage.
Acesse a postagem do blog
Treinamento eficiente do PyTorch com a Vertex AI para conferir métodos sobre como melhorar o desempenho
do treinamento. É possível notar uma melhoria geral de seis vezes no desempenho com dados no
Cloud Storage usando WebDataset e escolhendo DistributedDataParallel ou
estratégias de treinamento distribuídas FullyShardedDataParallel. O desempenho
do treinamento usando dados no Cloud Storage é semelhante ao desempenho do treinamento usando dados em um disco local.
O exemplo de classificação MNasNet pré-criado incorpora esses métodos no pipeline de treinamento.