Confronta i modelli addestrati e valutati: notebook

Per un data scientist, questo è un flusso di lavoro 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.

Puoi visualizzare le esecuzioni dell'esperimento associate a un esperimento nella pagina Esperimenti della console Google Cloud .

addestra, registra i parametri e le metriche delle serie temporali in TensorBoard

Notebook: confronta i modelli addestrati localmente

Nel blocco note "Gemini Enterprise Agent Platform: Track parameters and metrics for locally trained models" (Gemini Enterprise Agent Platform: monitora parametri e metriche per i modelli addestrati localmente), imparerai a utilizzare Vertex AI Experiments per:

  • Registra i parametri del modello.
  • Registra la perdita e le metriche in ogni epoca in TensorBoard.
  • Registra le metriche di valutazione.
  • Confronta due esecuzioni dell'esperimento.

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