Como parte da equipe de ciência de dados, você quer testar abordagens de modelagem diferentes durante a fase de experimentação. Para garantir que seja reproduzível, cada abordagem tem parâmetros diferentes que você precisa rastrear manualmente. A geração automática de registros do SDK da Vertex AI para Python, que é um recurso de SDK de código de uma linha que usa o MLflow, fornece rastreamento automático de métricas e parâmetros associados às suas experiências e execuções de Experimentos da Vertex AI.
Notebook: geração de registros dos experimentos da Vertex AI
No notebook "Experimentos do Vertex AI: geração automática de registros", você vai aprender a usar os experimentos da Vertex AI para:
- Ativar o registro automático no SDK da Vertex AI para Python.
- Treine o modelo scikit-learn e veja o experimento resultante executado com métricas e parâmetros registrados automaticamente na Vertex AI Experiments sem definir uma execução do experimento.
- Treine o modelo do TensorFlow, verifique as métricas e os parâmetros registrados automaticamente para
os experimentos da Vertex AI definindo manualmente uma execução de experimento com
aiplatform.start_run()eaiplatform.end_run(). - Desative a geração automática de registros no SDK da Vertex AI para Python, treine um modelo do PyTorch e verifique se nenhum dos parâmetros ou métricas está registrado.