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Addestramento del modello con codice di pre-elaborazione dei dati predefinito: notebook
In qualità di data scientist, questo è un workflow comune: addestra un modello localmente (nel mio notebook), registra i parametri, registra le metriche delle serie temporali di addestramento in Vertex AI TensorBoard e registra le metriche di valutazione.
In qualità di data scientist, voglio essere in grado di riutilizzare il codice di pre-elaborazione dei dati scritto da altri membri della mia azienda per semplificare e standardizzare tutte le complesse operazioni di data wrangling che eseguiamo. Voglio essere in grado di:
- Utilizza una libreria di preelaborazione dei dati Python per pulire un set di dati in memoria
(un dataframe Pandas) in un notebook.
- Addestra un modello utilizzando Keras (di nuovo in un notebook).
Blocco note: sperimentazione del modello con dati pre-elaborati
Nel notebook "Build Vertex AI Experiments lineage for custom training" (Crea la genealogia di Vertex AI Experiments per l'addestramento personalizzato), imparerai a integrare il codice di preelaborazione in Vertex AI Experiments.
Inoltre, creerai la tracciabilità dell'esperimento che ti consente di registrare, analizzare, eseguire il debug e controllare i metadati e gli artefatti prodotti durante il percorso di ML.
Puoi visualizzare la tracciabilità degli artefatti nella console Cloud de Confiance .
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Ultimo aggiornamento 2026-10-15 UTC.
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