Confronta i modelli addestrati e valutati: notebook
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In qualità di data scientist, questo è un workflow comune: addestrare un modello localmente (nel mio blocco note), 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 degli esperimenti associate a un esperimento nella pagina degli esperimenti della console Google Cloud .
Notebook: confronta i modelli addestrati localmente
Nel blocco note "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.
[[["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 2026-10-29 UTC."],[],[]]
