학습 모델 및 평가 모델 비교

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

데이터 과학자에게 가장 일반적인 워크플로는 로컬에서 노트북을 사용하여 모델을 학습시키고, 매개변수를 로깅하고, 학습 시계열 측정항목을 텐서보드에 로깅하고, 평가 측정항목을 로깅하는 것입니다.

Google Cloud 콘솔의 실험 페이지에서 실험과 연결된 실험 실행을 볼 수 있습니다.

로그 매개변수 및 시계열 측정항목 학습 및 텐서보드에 로깅

노트북: 로컬에서 학습된 모델 비교

노트북에서는 Vertex AI Experiments를 사용하여 다음을 수행하는 방법을 알아봅니다.

  • 모델 매개변수 로깅
  • 모든 에포크의 손실과 측정항목을 텐서보드에 로깅
  • 평가 측정항목 로깅
  • 두 실험 실행 비교

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