En tant que data scientist effectuant des tests sur des modèles volumineux, vous avez besoin d'un moyen d'exécuter des tests sur un service d'entraînement évolutif pour consigner les paramètres et les métriques. Une telle approche permet d'assurer la reproductibilité.
Avec l'intégration de la journalisation automatique de l'entraînement et des tests Vertex AI, vous pouvez exécuter vos tests de ML à grande échelle et automatiser leurs paramètres et leurs métriques à l'aide de l'argument enable_autolog.
Notebook : Tests Vertex AI : journalisation automatique de l'entraînement personnalisé – Script local
Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML Google Cloud suivants :
- Tests Vertex AI
- Vertex AI Training
La procédure comprend les étapes suivantes :
- Formaliser le test d'un modèle dans un script.
- Exécuter l'entraînement de modèle à l'aide d'un script local sur Vertex AI Training
- Découvrez les paramètres et les métriques de tests de ML dans Tests Vertex AI.