Registrazione automatica: Notebook

In qualità di membro del team di data science, vuoi provare diversi approcci di modellazione durante la fase di sperimentazione.Per garantire la riproducibilità, ogni approccio ha parametri diversi che devi monitorare manualmente. Il logging automatico dell'SDK Agent Platform per Python, una funzionalità dell'SDK con una sola riga di codice che sfrutta MLflow, fornisce il monitoraggio automatico di metriche e parametri associati ai tuoi esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform e alle esecuzioni degli esperimenti.

Notebook: esperimenti sul logging automatico di Gemini Enterprise Agent Platform

Nel notebook "Esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform: Autologging", imparerai a utilizzare gli esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform per:

  • Abilita il logging automatico nell'SDK Agent Platform per Python.
  • Addestra il modello scikit-learn e controlla l'esecuzione dell'esperimento risultante con metriche e parametri registrati automaticamente in Esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform senza impostare l'esecuzione di un esperimento.
  • Addestra il modello TensorFlow, controlla le metriche e i parametri registrati automaticamente negli esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform impostando manualmente un'esecuzione dell'esperimento con aiplatform.start_run() e aiplatform.end_run().
  • Disabilita l'autologging nell'SDK Agent Platform per Python, addestra un modello PyTorch e verifica che non vengano registrati parametri o metriche.

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