Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué

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