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• Vertex AI Workbench 2.8 + 1 GPU
• Vertex AI Workbench 2.8 + 2 GPUs
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• Colab

Use automation code of #3.

!pip install tf-models-official==2.9.2
を実行しようとするとエラーが出ます。

エラーコードを見ると、tf-models-official のインストール時に pyyaml の特定のバージョン（>=5.1,<6.0）が必要とされていますが、それをビルドする際に問題が発生しているようでした。

試したこととしては、以下のコードでpyyamlのバージョンを指定しましたが、うまく行きませんでした。
!pip install 'pyyaml>=5.1,<6.0'

また以下のコードでpyyamlの代わりにruamel.yamlを使用することを試してみましたが、同様にうまく行きませんでした。
!pip install ruamel.yaml
import sys
import ruamel.yaml
sys.modules['pyyaml'] = ruamel.yaml

お手数ですが、解説法をご教授頂けると幸いです。

エラー全文を以下に掲載します。

Collecting pyyaml<6.0,>=5.1 (from tf-models-official==2.9.2)
Using cached PyYAML-5.4.1.tar.gz (175 kB)
Installing build dependencies ... done
error: subprocess-exited-with-error

× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
Getting requirements to build wheel ... error
error: subprocess-exited-with-error

× Getting requirements to build wheel did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

• Include recommended accelerator list for each notebook.

Each training code assuming some environment.

Introduce accelerator check to work on various environment.

# Detect accelerator type
try: # detect TPUs
    tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver.connect()
    strategy = tf.distribute.TPUStrategy(tpu)
except ValueError: # detect GPUs or multi-GPU machines
    strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

...

# Setup different variables based on accelerators.
if type(strategy) == tf.distribute.MirroredStrategy:
    ... # GPU setup
elif type(strategy) == tf.distribute.TPUStrategy:
    ... # TPU setup

Container pass project id should be modified.
https://github.com/takumiohym/practical-ml-vision-book-ja/blob/main/10_mlops/10a_mlpipeline.ipynb