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google-cloud-platform - Vertex AI トレーニングジョブが失敗した場合 (3 回試行後)、ログルーターシンクを作成する方法を教えてください。

Vertex AI custom training jobで(カスタムコンテナーを使用した機械学習のトレーニング) を実行していGCPます。Pub/SubSlack などのチャットにメッセージを投稿できるように、ジョブが失敗したときにメッセージを作成したいと考えています。ログファイル (Cloud Logging)次のようになっています。

次のクエリを使用してログルーターシンクを作成しています。

私が直面している問題は、Vertex AI がジョブを失敗として宣言する前にジョブを 3 回再試行することですが、ログファイルのメッセージは同じです。以下に 3 つの例を示しますが、3 回失敗した最後の例だけが最後に実際に失敗しました。

たとえば、ログファイルにはカウントIDがありません。これを解決する方法はありますか？すべてのプロジェクトでそれを行う必要がある場合、失敗ごとの数を追跡するために BigQuery テーブルを作成するのresource.labels.job_idはやり過ぎのようです。resource.labels.job_idLogs Router Sink 内でgroup by および count を実行する方法はありますか?

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2021-07-26T15:20:38.200

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google-cloud-platform - AutoML 表形式モデルを再トレーニングできますか

Google クラウドで AutoML を使用して、表形式のデータでモデルをトレーニングしました。結果のモデルは、25 個のモデルのアンサンブルです。さて、増分データを取得すると、Google はゼロからでも再トレーニングを許可しますが、この特定のアンサンブルは問題ありませんか? または、モデルアーキテクチャがそれほど急速に変化する可能性は非常に低く、したがって計算の点で非常に無駄になるため、毎回まったく新しいモデルアーキテクチャの検索を行う必要があります。このような類似の質問がいくつかあることは知っていますが、まったく同じものはなく、私の質問に直接当てはまる回答はまだ見たことがありません。