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自動將資料記錄到實驗執行中
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你可以依據偏好儲存及分類內容。
自動記錄是 Vertex AI SDK 的一項功能,可自動將模型訓練執行的參數和指標記錄到 Vertex AI Experiments。這樣一來,您就不必手動記錄這些資料,省時省力。自動記錄功能僅支援記錄參數和指標。
自動記錄資料
您可以透過兩種方式,將資料自動記錄到 Vertex AI Experiments。
- 讓 Vertex AI SDK 自動為您建立 ExperimentRun 資源。
- 指定要將自動記錄的參數和指標寫入的 ExperimentRun 資源。
自動建立
Agent Platform SDK for Python 會為您建立 ExperimentRun 資源。
自動建立的 ExperimentRun 資源會採用下列格式的執行名稱:
{ml-framework-name}-{timestamp}-{uid},
例如:「tensorflow-2023-01-04-16-09-20-86a88」。
下列範例使用 aiplatform Package 函式中的 init 方法。
experiment_name:為實驗命名。如要查看實驗清單,請在 Google Cloud 控制台選取區段導覽中的「實驗」。
experiment_tensorboard:(選用) 為 Vertex AI TensorBoard 執行個體提供名稱。
project:您可以在 Google Cloud 控制台歡迎頁面中找到這些專案 ID。
location:請參閱「支援的地區清單」
使用者指定
提供您自己的 ExperimentRun 名稱,並將多個模型訓練執行作業的指標和參數記錄到同一個 ExperimentRun。呼叫 aiplatform.start_run("your-run-name") 直到呼叫 aiplatform.end_run() 為止,即可取得模型到目前執行階段的任何指標。
下列範例使用 aiplatform Package functions 中的 init 方法。
experiment_name:提供實驗名稱。
run_name:為實驗執行作業提供名稱。如要查看實驗清單,請在控制台選取區段導覽中的「實驗」 Google Cloud 。
project:您可以在 Google Cloud 控制台歡迎頁面中找到這些專案 ID。
location:請參閱「支援的地區清單」
experiment_tensorboard:(選用) 為 Vertex AI TensorBoard 執行個體提供名稱。
Vertex AI SDK 自動記錄功能會在實作中採用 MLFlow 的自動記錄功能。啟用自動記錄功能後,系統會將下列架構的評估指標和參數記錄到 ExperimentRun 中。
- Fastai
- Gluon
- Keras
- LightGBM
- Pytorch Lightning
- Scikit-learn
- Spark
- Statsmodels
- XGBoost
查看自動記錄的參數和指標
使用 Agent Platform SDK for Python 比較執行作業,並取得執行作業資料。Google Cloud 控制台可讓您輕鬆比較這些執行作業。
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網誌文章
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上次更新時間:2026-06-06 (世界標準時間)。
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