身為資料科學團隊的一員，您想在實驗階段嘗試不同的建模方法。為確保可重現性，每種方法都有不同的參數，需要手動追蹤。Python 版 Agent Platform SDK 的自動記錄功能，是運用 MLflow 的單行程式碼 SDK 功能，可自動追蹤與 Gemini Enterprise Agent Platform 實驗和實驗執行相關聯的指標和參數。
Notebook：Gemini Enterprise Agent Platform 自動記錄實驗
在「Experiments on Gemini Enterprise Agent Platform: Autologging」筆記本中，您將瞭解如何使用 Experiments on Gemini Enterprise Agent Platform 執行下列操作：
- 在 Agent Platform SDK for Python 啟用自動記錄功能。
- 訓練 scikit-learn 模型，並查看產生的實驗執行作業，指標和參數會自動記錄到 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Experiments，無須自行設定。
- 訓練 TensorFlow 模型，並使用
aiplatform.start_run()和aiplatform.end_run()手動設定實驗執行作業，將自動記錄的指標和參數傳送至 Gemini Enterprise Agent Platform 的實驗。 - 停用 Agent Platform SDK for Python 的自動記錄功能、訓練 PyTorch 模型，並確認未記錄任何參數或指標。