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Entraînement personnalisé Vertex AI TensorBoard avec conteneur personnalisé
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un job d'entraînement personnalisé à l'aide de conteneurs personnalisés et à surveiller votre processus d'entraînement sur Vertex AI TensorBoard quasiment en temps réel.
Notebook : créer des jobs d'entraînement personnalisées à l'aide de conteneurs personnalisés
Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML suivants Cloud de Confiance by S3NS :
- Entraînement Gemini Enterprise Agent Platform
- Vertex AI TensorBoard
La procédure comprend les étapes suivantes :
- Créer un dépôt et une configuration Docker
- Créer une image de conteneur personnalisée avec votre code d'entraînement personnalisé.
- Configurer un compte de service et des buckets Cloud Storage
- Créer et lancer votre job d'entraînement personnalisé avec votre conteneur personnalisé
Contenu pertinent
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Dernière mise à jour le 2026/10/15 (UTC).
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