Пошаговое руководство для профессионального инженера по машинному обучению в Google Cloud, часть ... скачать в хорошем качестве

Пошаговое руководство для профессионального инженера по машинному обучению в Google Cloud, часть ...

Обзор 42-го этапа подготовки к экзамену GCP ML для профессиональных инженеров по машинному обучению в Google Cloud: отправка и мониторинг заданий Dataproc — 16 декабря ПОСМОТРЕТЬ ЗАПИСЬ: https://fathom.video/share/ekrA9D5FUa... Цель встречи Обзор процесса отправки и мониторинга заданий Dataproc для экзамена GCP ML. Основные выводы Отправка заданий Dataproc через консоль или CLI с использованием PySpark для рабочих нагрузок машинного обучения (например, Scikit-learn, Pandas). Для заданий требуется основной скрипт в Cloud Storage, а также аргументы для путей ввода-вывода и свойств для настройки производительности Spark. Мониторинг заданий в консоли для получения информации о статусе (Ожидание, Выполнение, Успех, Сбой), подробных журналов и метрик (ЦП, память, ввод-вывод) для отладки и оптимизации. Темы Отправка заданий Dataproc Метод с использованием консоли: Перейдите к кластеру Dataproc → нажмите «Отправить задание». Тип задания: Выберите PySpark для рабочих нагрузок машинного обучения, используя знакомые библиотеки, такие как Scikit-learn и Pandas. Основной файл: Укажите путь к Cloud Storage для скрипта (например, gs://bucket/folder/script.py). Аргументы: Передайте входные данные командной строки (например, пути ввода-вывода, гиперпараметры). Свойства: Переопределите конфигурацию Spark (например, spark.executor.memory) для настройки производительности; значений по умолчанию часто достаточно. Метод с использованием командной строки: Используйте команду gcloud dataproc jobs submit pyspark с флагами для кластера (--cluster) и региона (--region). Разделитель флагов -- отличает флаги gcloud от аргументов, передаваемых скрипту Python. Мониторинг заданий Статус: Отслеживайте ход выполнения в консоли (Ожидание, Выполнение, Успех, Сбой). Журналы: Щелкните по заданию, чтобы просмотреть подробные журналы (вывод драйвера, журналы исполнителя, сообщения об ошибках), которые необходимы для отладки. Метрики: Просматривайте статистику производительности (ЦП, память, ввод-вывод, перемешивание) для выявления узких мест и оптимизации конфигурации Spark. Следующие шаги Подготовка к экзамену: Изучите процессы отправки заданий через консоль и командную строку. Подготовка к экзамену: Поймите назначение аргументов и свойств. Подготовка к экзамену: Научитесь использовать журналы и метрики для отладки и оптимизации.