При чтении документации Cloud ML я постоянно придерживался термина «эксплуатация».Может кто-нибудь объяснить, к чему это относится и как это связано с Cloud ML Jobs?
Работа и операции различаются несколькими способами:
Задания предназначены для обучения или прогнозирования.Операции предназначены для создания / обновления / удаления моделей и версий.
Задания являются как входом, так и выходом вызова API.Операции выводятся только.
Для заданий вы указываете идентификатор задания (так что вы можете повторно отправить при ошибке 5xx без дублирования задания).При операциях идентификатор операции назначается автоматически.
Объект Operation одинаков для всех служб GCP, но объект Job уникален для ML Engine.
Честно говоря, это не имеет большого смысла для дизайна API.Я предполагаю, что случилось с Operation, используемой стандартным способом GCP для простых функций, однако для обучения / прогнозирования этого оказалось недостаточно, поэтому разработчик API добавил объект Job.
Задания, как правило, являются долгоживущими вещами, такими как обработка модели или выполнение пакетного прогнозирования.
Операции, как правило, представляют собой такие вещи, как операции create-read-update-delete на развернутых моделях.