问在GCP中更新VertexAI中的自定义容器模型

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可以有多个模型运行到一个端点，如将多个模型部署到同一个端点的原因中所述。

关于模型独特的名字，它是顶点ai的本质。您只能拥有唯一的模型ID，如有关数据模型和资源的文档所示。

关于Docker映像事件，我认为没有这样的内置功能，但作为解决办法，您可以使用笔记本实现类似的功能，因为您可以在代码块开始时使用!在笔记本上运行命令，例如：

! gcloud version

关于管道和自定义作业，可以找到最新的示例这里。

我的处境和最初的发问者很相似。我有一个使用docker_image:latest进行培训的定制容器模型。当将docker_image:latest重新部署到GCR时，在更改图像的预测API之后，然后将模型重新部署到顶点端点，这些更改不会反映在预测API响应中。

这使我感到有一个内部的VertexAI容器注册中心，它在模型训练和创建之后存储模型的映像。然后，在部署或与模型对象交互时，您要从内部注册中心(而不是在代码更改后推送到的GCR注册中心)中提取。

很长一段时间以来，我不相信在不重建VertexAI模型对象的情况下，对模型的对接者形象的任何方面都没有任何改变的方法，这需要再培训。这似乎是一个相当大的限制，我希望我错了，或者发布了一些东西来对独立于VertexAI模型对象的预测容器进行更改。