自動記錄是 Vertex AI SDK 的一項功能,可自動將模型訓練執行的參數和指標記錄到 Vertex AI Experiments。這樣一來,您就不必手動記錄這些資料,可節省時間和精力。自動記錄功能僅支援記錄參數和指標。
自動記錄資料
您可以透過以下兩種方式,將資料自動記錄到 Vertex AI Experiments。
- 讓 Vertex AI SDK 自動為您建立 ExperimentRun 資源。
- 指定要將自動記錄的參數和指標寫入的 ExperimentRun 資源。
自動建立
Python 適用的 Vertex AI SDK 會為您建立 ExperimentRun 資源。
系統自動建立的 ExperimentRun 資源會採用下列格式的執行名稱:
{ml-framework-name}-{timestamp}-{uid}
,
例如:「tensorflow-2023-01-04-16-09-20-86a88」。
下列範例使用 init
方法,來自 aiplatform
Package 函式。
Python
使用者指定
提供您自己的 ExperimentRun 名稱,並將多個模型訓練執行作業的指標和參數記錄到同一個 ExperimentRun。呼叫 aiplatform.start_run("your-run-name")
直到呼叫 aiplatform.end_run()
為止,即可取得模型到目前執行階段的任何指標。
下列範例使用 aiplatform
Package functions 中的 init
方法。
Python
Vertex AI SDK 自動記錄功能在實作時會使用 MLFlow 的自動記錄功能。 啟用自動記錄功能後,系統會將下列架構的評估指標和參數記錄到 ExperimentRun。
- Fastai
- Gluon
- Keras
- LightGBM
- Pytorch Lightning
- Scikit-learn
- Spark
- Statsmodels
- XGBoost
查看自動記錄的參數和指標
使用 Python 適用的 Vertex AI SDK 比較執行作業,並取得執行作業資料。Google Cloud 控制台提供簡單的方式來比較這些執行作業。