Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler lors d'un entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini : Notebook

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à activer Profiler dans Gemini Enterprise Agent Platform pour des jobs d'entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini.

Notebook : Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler dans un conteneur prédéfini

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 :

  • Préparer votre code d'entraînement personnalisé et le charger en tant que package Python dans un conteneur prédéfini.
  • Créez et exécutez un job d'entraînement personnalisé qui active Profiler.
  • Affichez le tableau de bord Profiler pour déboguer les performances d'entraînement de votre modèle.

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