Registo automático: notebook

Como parte da equipa de ciência de dados, quer experimentar abordagens de modelagem diferentes durante a fase de experimentação.Para garantir a reprodutibilidade, cada abordagem tem parâmetros diferentes que tem de acompanhar manualmente. O SDK do Vertex AI para Python com registo automático, que é uma capacidade do SDK de código de uma linha que tira partido do MLflow, fornece a monitorização automática de métricas e parâmetros associados às suas experiências do Vertex AI e execuções de experiências.

Notebook: registo automático do Vertex AI Experiments

No bloco de notas "Vertex AI Experiments: Autologging" (Vertex AI Experiments: registo automático), vai aprender a usar o Vertex AI Experiments para:

  • Ative o registo automático no SDK Vertex AI para Python.
  • Forme o modelo scikit-learn e veja a execução da experiência resultante com métricas e parâmetros registados automaticamente no Vertex AI Experiments sem definir uma execução da experiência.
  • Prepare o modelo do TensorFlow, verifique as métricas e os parâmetros registados automaticamente no Vertex AI Experiments definindo manualmente uma execução da experiência com aiplatform.start_run() e aiplatform.end_run().
  • Desative o registo automático no SDK Vertex AI para Python, prepare um modelo PyTorch e verifique se nenhum dos parâmetros ou métricas é registado.

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