无法在 MLEngineTrainingOperator 中指定 master_type

我正在使用气流来安排管道，这将导致使用人工智能平台训练 scikitlearn 模型。我用这个 DAG 来训练它

    with models.DAG(JOB_NAME,
                    schedule_interval=None,
                    default_args=default_args) as dag:

        # Tasks definition
        training_op = MLEngineTrainingOperator(
            task_id='submit_job_for_training',
            project_id=PROJECT,
            job_id=job_id,
            package_uris=[os.path.join(TRAINER_BIN)],
            training_python_module=TRAINER_MODULE,
            runtime_version=RUNTIME_VERSION,
            region='europe-west1',
            training_args=[
                '--base-dir={}'.format(BASE_DIR),
                '--event-date=20200212',
            ],
            python_version='3.5')
        training_op

训练包加载所需的 csv 文件并在其上训练 RandomForestClassifier。

在文件的数量和大小增加之前，这种方法可以正常工作。然后我得到这个错误：

ERROR - The replica master 0 ran out-of-memory and exited with a non-zero status of 9(SIGKILL). To find out more about why your job exited please check the logs:

文件的总大小约为 4 GB。我不知道使用的默认机器是什么，但这似乎还不够。希望这能解决内存消耗问题我尝试更改参数n_jobs的分类器来自-1 to 1，不再有运气。

查看 MLEngineTrainingOperator 的代码和文档，我添加了一个自定义的scale_tier和一个master_type n1-highmem-8、8个CPU和52GB的RAM，如下所示：

with models.DAG(JOB_NAME,
                schedule_interval=None,
                default_args=default_args) as dag:

    # Tasks definition
    training_op = MLEngineTrainingOperator(
        task_id='submit_job_for_training',
        project_id=PROJECT,
        job_id=job_id,
        package_uris=[os.path.join(TRAINER_BIN)],
        training_python_module=TRAINER_MODULE,
        runtime_version=RUNTIME_VERSION,
        region='europe-west1',
        master_type="n1-highmem-8",
        scale_tier="custom",
        training_args=[
            '--base-dir={}'.format(BASE_DIR),
            '--event-date=20200116',
        ],
        python_version='3.5')
    training_op

这导致了另一个错误：

ERROR - <HttpError 400 when requesting https://ml.googleapis.com/v1/projects/MY_PROJECT/jobs?alt=json returned "Field: master_type Error: Master type must be specified for the CUSTOM scale tier.">

我不知道出了什么问题，但似乎这不是这样做的方法。

编辑：使用命令行我设法启动该作业：

gcloud ai-platform jobs submit training training_job_name --packages=gs://path/to/package/package.tar.gz --python-version=3.5 --region=europe-west1 --runtime-version=1.14 --module-name=trainer.train --scale-tier=CUSTOM --master-machine-type=n1-highmem-16

不过我想在气流中做到这一点。

任何帮助将非常感激。

编辑：我的环境使用旧版本的 apache airflow 1.10.3，其中不存在 master_type 参数。 更新版本到1.10.6解决了这个问题

我的环境使用旧版本的 apache airflow 1.10.3，其中不存在 master_type 参数。更新版本到1.10.6解决了这个问题