Trainierte und bewertete Modelle vergleichen: Notebook

Als Data Scientist ist dies mein üblicher Workflow: Ein Modell lokal trainieren (in meinem Notebook), die Parameter protokollieren, die Zeitachsenmesswerte für das Training in Vertex AI TensorBoard protokollieren, und die Bewertungsmesswerte protokollieren.

Sie können die mit einem Test verknüpften Testläufe in der Cloud de Confiance Console auf der Seite „Tests“ ansehen.

Trainieren, Parameter und Zeitachsenmesswerte in TensorBoard loggen

Notebook: Lokal trainierte Modelle vergleichen

Im Notebook „Gemini Enterprise Agent Platform: Parameter und Messwerte für lokal trainierte Modelle verfolgen“ erfahren Sie, wie Sie Vertex AI Experiments für folgende Aufgaben nutzen:

  • Loggen Sie das Modellparameter.
  • Verlust und Messwerte in jeder Epoche in TensorBoard loggen
  • Loggen Sie die Bewertungsmesswerte.
  • Vergleichen Sie zwei Testausführungen.

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