Compara modelos entrenados y evaluados: Notebook

Como científico de datos, este un flujo de trabajo común: entrenar un modelo de forma local (en mi notebook), registrar los parámetros, registrar las métricas de serie temporal de entrenamiento en Vertex AI TensorBoard y registrar las métricas de evaluación.

Puedes ver las ejecuciones del experimento asociadas con un experimento en la página de experimentos en la consola de Google Cloud.

Notebook: Compara modelos entrenados de forma local

Para ver un ejemplo de comparación de modelos, ejecuta el notebook de Jupyter “Vertex AI: Realiza un seguimiento de los parámetros y las métricas de los modelos entrenados de forma local” en uno de los siguientes entornos:

Abrir en Colab |Abrir en Colab Enterprise |Abrir en notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench |Ver en GitHub

En el notebook “Vertex AI: haz un seguimiento de los parámetros y las métricas de los modelos entrenados de forma local”, aprenderás a usar Vertex AI Experiments para realizar las siguientes tareas:

• Registra los parámetros del modelo.
• Registra la pérdida y las métricas en cada ciclo de entrenamiento en TensorBoard.
• Registra las métricas de evaluación.
• Compara dos ejecuciones de experimentos.

Contenido relevante

• Registra datos en una ejecución de experimento
• Asigna el recurso de Vertex AI TensorBoard de respaldo para la métrica de series temporales
• Registra métricas resumidas
• Registra métricas de series temporales
• Registra parámetros