Como parte da equipa de ciência de dados, quer experimentar abordagens de modelagem diferentes durante a fase de experimentação.Para garantir a reprodutibilidade, cada abordagem tem parâmetros diferentes que tem de acompanhar manualmente. O registo automático do SDK do Vertex AI para Python, que é uma capacidade do SDK de código de uma linha que tira partido do MLflow, fornece a monitorização automática de métricas e parâmetros associados às suas experiências do Vertex AI e execuções de experiências.
Notebook: registo automático do Vertex AI Experiments
No bloco de notas "Vertex AI Experiments: Autologging", vai aprender a usar o Vertex AI Experiments para:
- Ative o registo automático no SDK Vertex AI para Python.
- Faça o treino do modelo scikit-learn e veja a execução da experiência resultante com métricas e parâmetros registados automaticamente no Vertex AI Experiments sem definir uma execução da experiência.
- Prepare o modelo do TensorFlow, verifique as métricas e os parâmetros registados automaticamente nos
Vertex AI Experiments definindo manualmente uma execução de experiência com
aiplatform.start_run()eaiplatform.end_run(). - Desative o registo automático no SDK Vertex AI para Python, prepare um modelo PyTorch e verifique se nenhum dos parâmetros ou métricas é registado.