자동 로깅: 노트북

데이터 과학팀은 실험 단계에서 다양한 모델링 방식을 시도하고자 합니다. 재현 가능성을 보장하기 위해 각 접근 방식에는 수동으로 추적해야 하는 파라미터가 다릅니다. MLflow를 활용하는 한 줄 코드 SDK 기능인 Agent Platform SDK for Python 자동 로깅은 Gemini Enterprise Agent Platform의 실험 및 실험 실행과 관련된 자동 측정항목과 파라미터 추적을 제공합니다.

노트북: Gemini Enterprise Agent Platform의 실험 자동 로깅

'Gemini Enterprise Agent Platform의 실험: 자동 로깅' 노트북에서 Gemini Enterprise Agent Platform의 실험을 사용하여 다음을 수행하는 방법을 알아봅니다.

  • Agent Platform SDK for Python에서 자동 로깅을 사용 설정합니다.
  • scikit-learn 모델을 학습시키고 실험 실행을 설정하지 않고 Gemini Enterprise Agent Platform의 Experiments에 자동 로깅된 측정항목과 파라미터를 사용하여 결과 실험 실행을 확인합니다.
  • TensorFlow 모델을 학습시키고 aiplatform.start_run() 및 aiplatform.end_run()으로 실험 실행을 수동으로 설정하여 Gemini Enterprise Agent Platform의 실험으로 자동 로깅된 측정항목 및 파라미터를 확인합니다.
  • Agent Platform SDK for Python에서 자동 로깅을 사용 중지한 후 PyTorch 모델을 학습시키고 파라미터나 측정항목이 로깅되지 않았는지 확인합니다.

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