Addestramento del modello con codice di pre-elaborazione dei dati predefinito: notebook

In qualità di data scientist, questo è un workflow comune: addestrare un modello localmente (nel mio notebook), registrare i parametri, registrare le metriche delle serie temporali di addestramento in Vertex AI TensorBoard, e registrare le metriche di valutazione.

In qualità di data scientist, voglio essere in grado di riutilizzare il codice di pretrattamento dei dati scritto da altri membri della mia azienda per semplificare e standardizzare tutte le complesse operazioni di data wrangling che eseguiamo. Voglio essere in grado di:

  1. Utilizzare una libreria di pretrattamento dei dati Python per pulire un set di dati in memoria (un DataFrame Pandas) in un notebook.
  2. Addestrare un modello utilizzando Keras (sempre in un notebook).

Notebook: sperimentazione del modello con dati pretrattati

Nel notebook "Build Vertex AI Experiments lineage for custom training" imparerai come integrare il codice di pretrattamento in Vertex AI Experiments. Inoltre, creerai la tracciabilità dell'esperimento che ti consente di registrare, analizzare, eseguire il debug e controllare i metadati e gli artefatti prodotti durante il percorso di ML.

Puoi visualizzare la tracciabilità degli artefatti nella Google Cloud console.

Visualizzare la derivazione degli artefatti di Agent Platform

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