Registro automático: notebook

Como parte da equipe de ciência de dados, você quer testar abordagens de modelagem diferentes durante a fase de experimentação. Para garantir que seja reproduzível, cada abordagem tem parâmetros diferentes que você precisa rastrear manualmente. A geração automática de registros do SDK da Agent Platform para Python, que é um recurso de SDK de código de uma linha que usa o MLflow, fornece rastreamento automático de métricas e parâmetros associados às suas experiências na Gemini Enterprise Agent Platform e execuções de experimento.

Notebook: geração de registros automática de experimentos na Gemini Enterprise Agent Platform

No notebook "Experimentos na Gemini Enterprise Agent Platform: geração automática de registros", você vai aprender a usar os experimentos na Gemini Enterprise Agent Platform para:

  • Ative a geração automática de registros no SDK da Agent Platform para Python.
  • Treine o modelo scikit-learn e veja o experimento resultante executado com métricas e parâmetros registrados automaticamente nos experimentos da Gemini Enterprise Agent Platform sem definir uma execução do experimento.
  • Treine o modelo do TensorFlow, verifique as métricas e os parâmetros registrados automaticamente para os experimentos na Gemini Enterprise Agent Platform definindo manualmente uma execução de experimento com aiplatform.start_run() e aiplatform.end_run().
  • Desative a geração automática de registros no SDK da Agent Platform para Python, treine um modelo do PyTorch e verifique se nenhum dos parâmetros ou métricas está registrado.

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