כחלק מצוות מדע הנתונים, אתם רוצים לנסות גישות שונות ליצירת מודלים במהלך שלב הניסוי.כדי להבטיח יכולת שחזור, לכל גישה יש פרמטרים שונים שצריך לעקוב אחריהם באופן ידני. Agent Platform SDK for Python autologging, יכולת של SDK בשורת קוד אחת שמבוססת על MLflow, מספקת מעקב אוטומטי אחרי מדדים ופרמטרים שמשויכים לניסויים ב-Gemini Enterprise Agent Platform ולהרצות של ניסויים.
Notebook: ניסויים ב-Gemini Enterprise Agent Platform Autologging
ב-notebook "ניסויים ב-Gemini Enterprise Agent Platform: רישום אוטומטי ביומן", תלמדו איך להשתמש בניסויים ב-Gemini Enterprise Agent Platform כדי:
- הפעלת רישום אוטומטי ביומן ב-Agent Platform SDK ל-Python.
- מאמנים מודל של scikit-learn ורואים את הרצת הניסוי שנוצרה, עם מדדים ופרמטרים שנרשמים באופן אוטומטי ב-Experiments ב-Gemini Enterprise Agent Platform, בלי להגדיר הרצת ניסוי.
- מאמנים מודל TensorFlow, בודקים את המדדים והפרמטרים שנרשמו באופן אוטומטי בניסויים ב-Gemini Enterprise Agent Platform על ידי הגדרה ידנית של הרצת ניסוי באמצעות
aiplatform.start_run()ו-aiplatform.end_run(). - משביתים את הרישום האוטומטי ב-Agent Platform SDK ל-Python, מאמנים מודל PyTorch ובודקים שאף אחד מהפרמטרים או המדדים לא נרשם.