Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler : Notebook

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à activer Profiler pour les jobs d'entraînement personnalisé.

Notebook : Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler

Pour voir un exemple de profil des performances d'entraînement des modèles à l'aide de , exécutez le notebook "Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler" dans l'un des environnements suivants :

Ouvrir dans Colab | Ouvrir dans Colab Enterprise | Ouvrir dans Agent Platform Workbench | Afficher sur GitHub

Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML Google Cloud suivants :

• Entraînement sur Gemini Enterprise Agent Platform
• Vertex AI TensorBoard

La procédure comprend les étapes suivantes :

• Configurer un compte de service et un bucket Cloud Storage.
• Créer une instance Vertex AI TensorBoard.
• Créer et exécuter un job d'entraînement personnalisé qui active Profiler.
• Afficher le tableau de bord Profiler pour déboguer les performances d'entraînement de votre modèle

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