Treinamento personalizado do Vertex AI TensorBoard com contêineres pré-criados: notebook

Neste tutorial, você vai aprender a criar um job de treinamento personalizado usando contêineres e monitorar o processo de treinamento no TensorBoard da Vertex AI quase em tempo real.

Notebook: criar jobs de treinamento personalizados usando contêineres personalizados

Este tutorial usa os seguintes Cloud de Confiance by S3NS serviços e recursos de ML:

  • Treinamento da Gemini Enterprise Agent Platform
  • Vertex AI TensorBoard

As etapas a serem realizadas incluem:

  • Crie um repositório e uma configuração do Docker.
  • Crie uma imagem do contêiner personalizada com seu código de treinamento personalizado.
  • Configure uma conta de serviço e buckets do Cloud Storage.
  • Crie e inicie o job de treinamento personalizado com o contêiner personalizado.

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