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Benutzerdefiniertes Vertex AI TensorBoard-Training mit benutzerdefiniertem Container
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten Trainingsjob mithilfe von benutzerdefinierten Containern erstellen und den Trainingsprozess in Vertex AI TensorBoard nahezu in Echtzeit überwachen.
Notebook: Benutzerdefinierte Trainingsjobs mit benutzerdefinierten Containern erstellen
In dieser Anleitung werden die folgenden Cloud de Confiance by S3NS ML-Dienste und ‑Ressourcen verwendet:
- Gemini Enterprise Agent Platform-Training
- Vertex AI TensorBoard
Die durchgeführten Schritte umfassen Folgendes:
- Erstellen Sie ein Docker-Repository und eine Docker-Konfiguration.
- Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Container-Image mit Ihrem benutzerdefinierten Trainingscode.
- Richten Sie ein Dienstkonto und Google Cloud Storage-Buckets ein.
- Erstellen und starten Sie Ihren benutzerdefinierten Trainingsjob mit dem benutzerdefinierten Container.
Relevante Inhalte
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Zuletzt aktualisiert: 2026-10-15 (UTC).
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