השוואה והערכה של מודלים שאומנו: מחברת
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
כמדעני נתונים, זהו תהליך עבודה נפוץ: אימון מודל באופן מקומי (ב-Notebook), רישום הפרמטרים, רישום מדדי סדרות הזמן של האימון ב-Vertex AI TensorBoard ורישום מדדי ההערכה.
בדף הניסויים במסוף Google Cloud אפשר לראות את ההרצות של הניסוי שמשויכות לניסוי.
מחברת: השוואה בין מודלים שאומנו באופן מקומי
במחברת Gemini Enterprise Agent Platform: Track parameters and metrics for locally trained models (פלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise: מעקב אחרי פרמטרים ומדדים של מודלים שאומנו באופן מקומי), תלמדו איך להשתמש ב-Vertex AI Experiments כדי:
מתעדים את הפרמטרים של המודל.
מתעדים את ההפסד ואת המדדים בכל תקופה ב-TensorBoard.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["התוכן קשה להבנה","hardToUnderstand","thumb-down"],["שגיאות בקוד לדוגמה או במידע","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["חסרים לי פרטים או דוגמאות","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2026-10-11 (שעון UTC)."],[],[]]
