Trainierte und bewertete Modelle vergleichen: Notebook
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Als Data Scientist ist dies mein üblicher Workflow: Ein Modell lokal trainieren (in meinem Notebook), die Parameter protokollieren, die Zeitachsenmesswerte für das Training in Vertex AI TensorBoard protokollieren, und die Bewertungsmesswerte protokollieren.
Sie können die mit einem Test verknüpften Testläufe in der Google Cloud -Konsole auf der Seite „Tests“ ansehen.
Notebook: Lokal trainierte Modelle vergleichen
Im Notebook "Vertex AI: Parameter und Messwerte für lokal trainierte Modelle verfolgen" lernen Sie, wie Sie Vertex AI Experiments für folgende Aufgaben nutzen:
Loggen Sie das Modellparameter.
Verlust und Messwerte in jeder Epoche in TensorBoard loggen
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-10 (UTC)."],[],[],null,["# Compare trained and evaluated models: Notebook\n\nAs a Data Scientist, this is a common workflow: Train a model\nlocally (in my Notebook), log the parameters, log the training time series\nmetrics to ,\nand log the evaluation metrics.\n\nYou can view the experiment runs associated with an experiment on the\nexperiments page in the Google Cloud console.\n\nNotebook: Compare locally trained models\n----------------------------------------\n\n| To see an example of comparing models,\n| run the \"Vertex AI: Track parameters and metrics for locally trained models\" notebook in one of the following\n| environments:\n|\n| [Open in Colab](https://colab.research.google.com/github/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/experiments/comparing_local_trained_models.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open in Colab Enterprise](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/colab/import/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fexperiments%2Fcomparing_local_trained_models.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open\n| in Vertex AI Workbench](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/deploy-notebook?download_url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fexperiments%2Fcomparing_local_trained_models.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [View on GitHub](https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/experiments/comparing_local_trained_models.ipynb)\n\nIn the \"Vertex AI: Track parameters and metrics for locally trained\nmodels\" notebook, you'll learn how to use Vertex AI Experiments to:\n\n- Log the model parameters.\n- Log the loss and metrics on every epoch to TensorBoard.\n- Log the evaluation metrics.\n- Compare two experiment runs.\n\nRelevant content\n----------------\n\n- [Log data to an experiment run](/vertex-ai/docs/experiments/log-data)\n - [Assign backing Vertex AI TensorBoard resource for Time Series Metric](/vertex-ai/docs/experiments/log-data#assign_backing_resource_for_time_series_metric)\n - [Log summary metrics](/vertex-ai/docs/experiments/log-data#summary_metrics)\n - [Log time series metrics](/vertex-ai/docs/experiments/log-data#time_series_metrics)\n - [Log parameters](/vertex-ai/docs/experiments/log-data#parameters)"]]
