O TensorBoard de código aberto é um projeto de código aberto do Google para visualização de experimentos de aprendizado de máquina. O TensorBoard Vertex AI é uma versão gerenciada e empresarial do TensorBoard.
O TensorBoard da Vertex AI oferece diversas visualizações detalhadas, que incluem:
- Rastreamento e visualização de métricas, como perda e precisão ao longo do tempo
- Como visualizar o grafo computacional do modelo (ops e camadas)
- Visualização de histogramas de pesos, viés ou outros tensores conforme eles mudam ao longo do tempo
- Projeção de embeddings em um espaço dimensional inferior
- Exibição de amostras de imagem, texto e áudio
- Criação de perfis de programas do TensorFlow
Além das visualizações avançadas do TensorBoard, o TensorBoard da Vertex AI oferece:
Um link compartilhável e persistente para o painel da sua experiência
Uma lista pesquisável de todas as experiências de um projeto
Integrações estreitas com serviços de IA do Vertex para treinamento de modelos
Segurança, privacidade e conformidade de nível empresarial
Com o TensorBoard da Vertex AI, é possível rastrear, visualizar e comparar experimentos de ML e compartilhá-los com sua equipe.
Começar
Uma instância do Vertex AI TensorBoard, que é um recurso regionalizado que armazena seus experimentos do Vertex AI TensorBoard, precisa ser criada antes que os experimentos possam ser visualizados. É possível criar várias instâncias em um projeto.
Criar uma instância do TensorBoard da Vertex AI
Siga estas etapas para criar uma instância do Vertex AI TensorBoard usando o Console do Cloud.
Se você é iniciante no Vertex AI ou está começando um novo projeto, configure seu projeto e o ambiente de desenvolvimento.
Na seção "Vertex AI" do Console do Google Cloud, acesse a página Experimentos.
Acesse a página ExperimentosAcesse a guia Instâncias do TensorBoard.
Clique em Criar na parte superior da página.
Selecione uma região na lista suspensa Região.
Modifique o campo Nome da instância do TensorBoard para criar um nome de exibição descritivo. (opcional)
Adicione uma descrição. (opcional)
Clique em Criar para criar a instância do TensorBoard
Como alternativa, é possível criar uma instância do Vertex AI TensorBoard a partir da ferramenta de linha de comando gcloud
.
Instale a ferramenta
gcloud
.Inicialize a ferramenta de linha de comando
gcloud
executandogcloud init
.Explore os comandos para confirmar a instalação.
gcloud ai tensorboards --help
Os comandos incluem
create
,describe
,list
edelete
. Se necessário, siga estas etapas para definir valores padrão para seu projeto e região antes de continuar.Agora, crie uma instância do Vertex AI TensorBoard.
Autentique-se na ferramenta
gcloud
.gcloud auth application-default login
Crie uma instância do Vertex AI TensorBoard fornecendo um nome de projeto e um nome de exibição. Essa etapa pode levar alguns minutos para ser concluída pela primeira vez em um projeto. Anote o nome da instância do Vertex AI TensorBoard (por exemplo:
projects/123/locations/us-central1/tensorboards/456
) que será impresso no final do seguinte comando. Ele será necessário nas próximas etapas.gcloud ai tensorboards create --display-name DISPLAY_NAME \ --project PROJECT_NAME
Substitua:
PROJECT_NAME
: o projeto em que você quer criar a instância do TensorBoardDISPLAY_NAME
: um nome descritivo para a instância do TensorBoard
Como fazer upload de registros do TensorBoard com o carregador do TensorBoard da Vertex AI
O TensorBoard da Vertex AI oferece uma CLI do Python para fazer upload de registros do TensorBoard. É possível fazer upload de registros de qualquer ambiente que possa se conectar ao Google Cloud.
Outra opção é fazer upload dos registros do TensorBoard usando as APIs REST Vertex AI TensorBoard.
Como criar um ambiente virtual (opcional)
Primeira etapa opcional, mas recomendada: criar um ambiente virtual dedicado para instalar a CLI do Python do TensorBoard Uploader da Vertex AI.
python3 -m venv PATH/TO/VIRTUAL/ENVIRONMENT
source PATH/TO/VIRTUAL/ENVIRONMENT/bin/activate
Substitua PATH/TO/VIRTUAL/ENVIRONMENT
pelo caminho para
seu ambiente virtual dedicado.
Instalar o TensorBoard Uploader da Vertex AI pelo SDK do Vertex AI
O uploader precisa da versão mais recente do pip para ser instalado adequadamente.
pip install -U pip
pip install google-cloud-aiplatform[tensorboard]
Como fazer upload de registros do Vertex AI TensorBoard
tb-gcp-uploader --tensorboard_resource_name \
TENSORBOARD_INSTANCE_NAME \
--logdir=LOG_DIR \
--experiment_name=TB_EXPERIMENT_NAME --one_shot=True
TENSORBOARD_INSTANCE_NAME: há duas maneiras de identificar o nome da instância:
- O nome completo está impresso no final do comando
gcloud ai tensorboards create
que você usou anteriormente. Se a instância do TensorBoard tiver sido criada com o Console do Cloud, o TENSORBOARD_INSTANCE_NAME será
projects/PROJECT_ID_OR_NUMBER/locations/REGION/tensorboards/TENSORBOARD_INSTANCE_ID
- Para encontrar o
TENSORBOARD_INSTANCE_ID
, acesse a seção "Experimentos" da Vertex AI do Console do Google Cloud e selecione a guia Instâncias do TensorBoard.
Acessar a página "Experimentos"
- Para encontrar o
- O nome completo está impresso no final do comando
LOG_DIR
: o local dos logs de eventos, que fica no sistema de arquivos local ou no Cloud StorageTB_EXPERIMENT_NAME
: o nome do experimento. Por exemplo,test-experiment
. O nome do experimento precisa ser exclusivo em um recurso do TensorBoard
Por padrão, a CLI do uploader é executada indefinidamente, monitorando as alterações no LOG_DIR
e faz upload dos registros recém-adicionados. --one_shot=True
desativa o
comportamento. Execute tb-gcp-uploader --help
para mais informações.
Veja um experimento do Vertex AI TensorBoard
Usar o Console do Google Cloud
É possível visualizar seu experimento do TensorBoard da Vertex AI no Console do Google Cloud com as etapas a seguir.
Na seção "Vertex AI" do Console do Google Cloud, acesse a página Experimentos.
Na guia "Experimentos", role ou filtre a lista para encontrar sua experiência.
Para abrir a IU do Vertex AI TensorBoard, clique em Open TensorBoard ao lado do experimento.
Como alternativa, se você usar o Vertex AI TensorBoard com treinamento personalizado, selecione o job de treinamento na página "Treinamento". O botão Abrir TensorBoard aparece na parte superior da página de detalhes do job de treinamento.
Usar o link da saída da CLI
Além disso, ao usar a ferramenta de envio do TensorBoard, a CLI enviará um link para a instância do Vertex AI TensorBoard nas primeiras linhas do registro em que é possível ver o experimento. Por exemplo:
View your TensorBoard at
https://us-central1.tensorboard.googleusercontent.com/experiment/projects+123+locations+us-central1+tensorboards+4567+experiments+my-experiment-name
A seguir
Confira a documentação da API TensorBoard.
Consulte Como usar o TensorBoard da Vertex AI com treinamento personalizado.