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 attivare Profiler in Gemini Enterprise Agent Platform per i job di addestramento personalizzato con un container predefinito.
Notebook: Profile model training performance using Cloud Profiler in prebuilt container
Questo tutorial utilizza i seguenti servizi e risorse di ML di Google Cloud :
Addestramento di Gemini Enterprise Agent Platform
Vertex AI TensorBoard
I passaggi eseguiti includono:
Preparare il codice di addestramento personalizzato e caricarlo come pacchetto Python in un container predefinito.
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 2026-10-30 UTC."],[],[]]
