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. L'SDK Agent Platform per Python autologging, una funzionalità dell'SDK con una sola riga di codice che sfrutta MLflow, fornisce il monitoraggio automatico di parametri e metriche associati ai tuoi esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform e alle esecuzioni degli esperimenti.
Notebook: Experiments on Gemini Enterprise Agent Platform Autologging
Nel notebook "Experiments on Gemini Enterprise Agent Platform: Autologging", imparerai a utilizzare Experiments on Gemini Enterprise Agent Platform per:
- Abilita la registrazione automatica 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 Experiments su Gemini Enterprise Agent Platform senza impostare l'esecuzione di un esperimento.
- Addestra il modello TensorFlow, controlla le metriche e i parametri registrati automaticamente per
gli esperimenti su Gemini Enterprise Agent Platform impostando manualmente l'esecuzione di un esperimento con
aiplatform.start_run()eaiplatform.end_run(). - Disabilita la registrazione automatica nell'SDK Agent Platform per Python, addestra un modello PyTorch e verifica che nessuno dei parametri o delle metriche venga registrato.