Comparar modelos treinados e avaliados: notebook

Como cientista de dados, este é um fluxo de trabalho comum: treinar um modelo localmente (no meu notebook), registrar os parâmetros, registrar as métricas de série temporal de treinamento no Vertex AI TensorBoard, e registrar as métricas de avaliação.

Você pode ver as execuções associadas a um experimento na página de experimentos no Google Cloud console.

Notebook: comparar modelos treinados localmente

Para ver um exemplo de comparação de modelos, execute o notebook ": rastrear parâmetros e métricas para modelos treinados localmente" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir no Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

No notebook "Gemini Enterprise Agent Platform: rastrear parâmetros e métricas para modelos treinados localmente", você vai aprender a usar os Experimentos da Vertex AI para:

• Registrar os parâmetros do modelo
• Registre a perda e as métricas em cada época no TensorBoard
• Registrar as métricas de avaliação
• Comparar duas execuções do experimento

Conteúdo relevante

• Registrar dados em uma execução do experimento
• Atribuir o recurso de suporte do TensorBoard da Vertex AI para a métrica de série temporal
• Métricas de resumo de registros
• Registrar métricas de série temporal
• Parâmetros de registro