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Benutzerdefiniertes Vertex AI TensorBoard-Training mit vordefiniertem Container: Notebook
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten Trainingsjob mithilfe von vordefinierten Containern erstellen und Ihren Trainingsprozess in Vertex AI TensorBoard nahezu in Echtzeit überwachen.
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:
- Richten Sie ein Dienstkonto und Google Cloud Storage-Buckets ein.
- Schreiben Sie Ihren benutzerdefinierten Trainingscode.
- Verpacken Sie Ihren Trainingscode und laden Sie ihn in Cloud Storage hoch.
- Erstellen und starten Sie Ihren benutzerdefinierten Trainingsjob mit aktiviertem Vertex AI TensorBoard für Monitoring nahezu in Echtzeit.
Relevante Inhalte
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Zuletzt aktualisiert: 2026-10-15 (UTC).
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