Journalisation automatique de l'entraînement personnalisé : notebook

En tant que data scientist effectuant des tests sur des modèles volumineux, vous avez besoin d'un moyen d'exécuter des tests sur un service d'entraînement évolutif pour consigner les paramètres et les métriques. Une telle approche permet d'assurer la reproductibilité.

Avec l'intégration de la journalisation automatique de l'entraînement et des tests Gemini Enterprise Agent Platform, vous pouvez exécuter vos tests de ML à grande échelle et automatiser leurs paramètres et leurs métriques à l'aide de l'argument enable_autolog.

Notebook : Vertex AI Experiments : journalisation automatique de l'entraînement personnalisé – Script local

Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML Cloud de Confiance suivants :

  • Vertex AI Experiments
  • Entraînement Gemini Enterprise Agent Platform

La procédure comprend les étapes suivantes :

  1. Formalisez le test d'un modèle dans un script.
  2. Exécuter l'entraînement de modèle à l'aide d'un script local sur Gemini Enterprise Agent Platform Training
  3. Découvrez les paramètres et les métriques de tests de ML dans Vertex AI Experiments.

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