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Entraînement personnalisé Vertex AI TensorBoard avec conteneur prédéfini : Notebook
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un job d'entraînement personnalisé à l'aide de conteneurs prédéfinis et à surveiller votre processus d'entraînement sur Vertex AI TensorBoard quasiment en temps réel.
Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML suivants : Cloud de Confiance by S3NS
- Formation Gemini Enterprise Agent Platform
- Vertex AI TensorBoard
La procédure comprend les étapes suivantes :
- Configurer un compte de service et des buckets Cloud Storage.
- Rédiger le code d'entraînement personnalisé.
- Empaqueter et importer votre code d'entraînement dans Google Cloud Storage.
- Créez et lancez votre job d'entraînement personnalisé avec Vertex AI TensorBoard activé pour la surveillance en temps quasi réel.
Contenu pertinent
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Dernière mise à jour le 2026/10/15 (UTC).
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