Comparar modelos treinados e avaliados: notebook

Como cientista de dados, este é um fluxo de trabalho comum: treinar um modelo localmente (no meu notebook), registrar os parâmetros, registrar as métricas de série temporal de treinamento no Vertex AI TensorBoard e registrar as métricas de avaliação.

Você pode ver as execuções associadas a um experimento na página de experimentos no Console do Google Cloud.

Notebook: comparar modelos treinados localmente

Para conferir um exemplo de comparação entre modelos, execute o notebook do Jupyter "Vertex AI: rastrear parâmetros e métricas para modelos treinados localmente" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir nos blocos gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

No notebook "Vertex AI: rastrear parâmetros e métricas para modelos treinados localmente", você aprenderá a usar os experimentos da Vertex AI para:

• Registrar os parâmetros do modelo
• Registre a perda e as métricas em cada época no TensorBoard
• Registrar as métricas de avaliação
• Comparar duas execuções do experimento

Conteúdo relevante

• Registrar dados em uma execução do experimento
• Atribuir o recurso de suporte do TensorBoard da Vertex AI para a métrica de série temporal
• Métricas de resumo de registros
• Registrar métricas de série temporal
• Parâmetros de registro