Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué : notebook

En tant que data scientist, voici mon workflow le plus courant : entraîner un modèle localement (dans mon notebook), consigner les paramètres, consigner les métriques de séries temporelles d'entraînement dans Vertex AI TensorBoard, puis consigner les métriques d'évaluation.

Vous pouvez afficher les exécutions de test associées à une page sur la page "Tests" de la console Google Cloud.

Entraînement, journalisation de paramètres et de série temporelle dans TensorBoard

Notebook : comparer les modèles entraînés localement

Dans le notebook "Vertex AI : suivez les paramètres et les métriques pour les modèles entraînés localement", vous apprendrez à utiliser les tests Vertex AI pour :

  • Enregistrer les paramètres du modèle.
  • Consigner la perte et les métriques à chaque epoch dans TensorBoard.
  • Enregistrer les métriques d'évaluation.
  • Comparer deux exécutions de test.

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