Google cloud platform 以编程方式提交gcloud ai平台培训作业（来自python代码）

要从gcloud ai平台ex gcloud ml引擎提交培训作业，请使用gcloud SDK中的：

gcloud ai平台作业提交命令[gcloud\u WIDE\u FLAG…]

我希望以编程的方式完成这项工作，即从python代码或任何其他语言。差不多

import gcloud-ai-platform as gap
gap.submit_job(COMMAND)

---

有这样的命令吗？如果它不存在，我如何构建解决方案？通过编程方式使用gcloud sdk提交培训作业，您可以学习一个示例

---

它有两种方法，使用gcloud和等效的python代码。

对于提交培训作业，您有一个可以遵循的示例

---

它有两种方法，使用gcloud和等效的python代码。

我发现文档对于自定义图像有点混淆。诀窍是通过masterConfig/imageUri指定-master映像uri：

training_inputs = { 'scaleTier': 'BASIC', 'packageUris': [ ], 'masterConfig': { 'imageUri': settings["AI_SERVER_URI"] }, 'args': [ "java", "-cp", "MY.jar:jars/*", "io.manycore.Test", "jar positional argument" ], 'region': 'us-central1', 'pythonVersion': '3.7', 'scheduling': { 'maxRunningTime': '3600s' }, } job_spec = {'jobId': jobid, 'trainingInput': training_inputs} project_name = settings["PROJECT_ID"] project_id = 'projects/{}'.format(project_name) cloudml = discovery.build('ml', 'v1', credentials=self.credentials) request = cloudml.projects().jobs().create(body=job_spec, parent=project_id)

---

我发现文档对于自定义图像有点混乱。诀窍是通过masterConfig/imageUri指定-master映像uri：

training_inputs = { 'scaleTier': 'BASIC', 'packageUris': [ ], 'masterConfig': { 'imageUri': settings["AI_SERVER_URI"] }, 'args': [ "java", "-cp", "MY.jar:jars/*", "io.manycore.Test", "jar positional argument" ], 'region': 'us-central1', 'pythonVersion': '3.7', 'scheduling': { 'maxRunningTime': '3600s' }, } job_spec = {'jobId': jobid, 'trainingInput': training_inputs} project_name = settings["PROJECT_ID"] project_id = 'projects/{}'.format(project_name) cloudml = discovery.build('ml', 'v1', credentials=self.credentials) request = cloudml.projects().jobs().create(body=job_spec, parent=project_id)

---

这里有一个关于如何从python构建一些REST API调用的文档，但我对API不是很熟悉->这里应该是所需的REST API调用，但仍然不确定如何从python调用它。这里有一个关于如何从python构建一些REST API调用的文档，但是我对API不是很熟悉->这里应该是所需的RESTAPI调用，但仍然不确定如何从python调用它