Confrontare i modelli addestrati e valutati: notebook
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
In qualità di data scientist, questo è un workflow comune: addestrare un modello
in locale (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 degli esperimenti associate a un esperimento nella
pagina degli esperimenti nella Google Cloud console.
Notebook: confronta i modelli addestrati localmente
Nel notebook "Vertex AI: Track parameters and metrics for locally trained models" imparerai a utilizzare Vertex AI Experiments per:
Registrare i parametri del modello.
Registrare la perdita e le metriche su 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 2026-05-27 UTC."],[],[]]
