Profilazione delle prestazioni di addestramento del modello utilizzando Cloud Profiler nell'addestramento personalizzato con container predefinito: notebook
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In questo tutorial imparerai ad abilitare Profiler in Gemini Enterprise Agent Platform per i job di addestramento personalizzati con un container precompilato.
Notebook: Profile model training performance using Cloud Profiler in prebuilt container
Questo tutorial utilizza i seguenti Google Cloud servizi e risorse di machine learning:
Addestramento di Gemini Enterprise Agent Platform
Vertex AI TensorBoard
I passaggi eseguiti includono:
Prepara il codice di addestramento personalizzato e caricalo come pacchetto Python in un container precompilato.
Crea ed esegui un job di addestramento personalizzato che abilita Profiler.
Visualizza la dashboard di Profiler per eseguire il debug delle prestazioni di addestramento del modello.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2026-09-08 UTC."],[],[]]
