airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai¶

类¶

`BaseVertexAIJobTrigger`	Vertex AI 作业触发器的基类。
`CreateHyperparameterTuningJobTrigger`	CreateHyperparameterTuningJobTrigger 在触发器 worker 上运行以执行创建操作。
`CreateBatchPredictionJobTrigger`	CreateBatchPredictionJobTrigger 在触发器 worker 上运行以执行创建操作。
`RunPipelineJobTrigger`	对 Vertex AI 进行异步调用以检查 Pipeline 作业的状态。
`CustomTrainingJobTrigger`	对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义训练作业的状态。
`CustomContainerTrainingJobTrigger`	对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义容器训练作业的状态。
`CustomPythonPackageTrainingJobTrigger`	对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义 Python 包训练作业的状态。

模块内容¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.BaseVertexAIJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：airflow.triggers.base.BaseTrigger

Vertex AI 作业触发器的基类。

此触发器轮询 Vertex AI 作业并检查其状态。

为了正确使用它，您必须： - 实现以下方法 _wait_job()。 - 覆盖所需的 job_type_verbose_name 属性以提供描述您的作业类型的有意义消息。 - 覆盖所需的 job_serializer_class 属性以提供将用于通过 to_dict() 类方法序列化您的作业的 proto.Message 类。

job_type_verbose_name: str = 'Vertex AI Job'[source]¶

job_serializer_class: proto.Message = None[source]¶

statuses_success[source]¶

conn_id[source]¶

project_id[source]¶

location[source]¶

job_id[source]¶

poll_interval[source]¶

impersonation_chain = None[source]¶

trigger_class_path = 'airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.BaseVertexAIJobTrigger'[source]¶

serialize()[source]¶

返回重建此触发器所需的信息。

返回：: （类路径，重新实例化所需的关键字参数）的元组。
返回类型：: tuple[str, dict[str, Any]]

async run()[source]¶

在异步上下文中运行触发器。

触发器应在需要触发事件时生成事件，并在完成时返回 None。因此，单事件触发器应先生成然后立即返回。

如果它生成，很可能会非常快地恢复，但并非一定（例如，如果工作负载正在移动到另一个触发器进程，或者多事件触发器用于单事件任务延迟）。

无论哪种情况，Trigger 类都应假定它们将被持久化，并在不再需要时依赖于调用 cleanup() 进行清理。

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.CreateHyperparameterTuningJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

CreateHyperparameterTuningJobTrigger 在触发器 worker 上运行以执行创建操作。

job_type_verbose_name = 'Hyperparameter Tuning Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.hyperparameter_tuning_job.HyperparameterTuningJobAsyncHook[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.CreateBatchPredictionJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

CreateBatchPredictionJobTrigger 在触发器 worker 上运行以执行创建操作。

job_type_verbose_name = 'Batch Prediction Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.batch_prediction_job.BatchPredictionJobAsyncHook[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.RunPipelineJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

对 Vertex AI 进行异步调用以检查 Pipeline 作业的状态。

job_type_verbose_name = 'Pipeline Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

statuses_success[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.pipeline_job.PipelineJobAsyncHook[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.CustomTrainingJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义训练作业的状态。

作业进入完成状态时返回该作业。

job_type_verbose_name = 'Custom Training Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

statuses_success[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.custom_job.CustomJobAsyncHook[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.CustomContainerTrainingJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义容器训练作业的状态。

作业进入完成状态时返回该作业。

job_type_verbose_name = 'Custom Container Training Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

statuses_success[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.custom_job.CustomJobAsyncHook[source]¶

class airflow.providers.google.cloud.triggers.vertex_ai.CustomPythonPackageTrainingJobTrigger(conn_id, project_id, location, job_id, poll_interval, impersonation_chain=None)[source]¶

基类：BaseVertexAIJobTrigger

对 Vertex AI 进行异步调用以检查正在运行的自定义 Python 包训练作业的状态。

作业进入完成状态时返回该作业。

job_type_verbose_name = 'Custom Python Package Training Job'[source]¶

job_serializer_class[source]¶

statuses_success[source]¶

property async_hook: airflow.providers.google.cloud.hooks.vertex_ai.custom_job.CustomJobAsyncHook[source]¶