カスタム トレーニングの自動ロギング: ノートブック
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大規模なモデルをテストしているデータ サイエンティストは、スケーラブルなトレーニング サービスでテストを実行して、パラメータと指標をログに記録する方法が必要です。これにより再現性が実現します。
Vertex AI のトレーニングとテストの自動ロギングを統合すると、enable_autolog
引数を使用して ML テストを大規模に実行し、パラメータと指標を自動的にログに記録できます。
ノートブック: Vertex AI Experiments: カスタム トレーニングの自動ロギング - ローカル スクリプト
このチュートリアルでは、次の Google Cloud ML サービスとリソースを使用します。
- Vertex AI Experiments
- Vertex AI Training
手順は次のとおりです。
- スクリプトでモデルのテストを形式化する。
- Vertex AI Training でローカル スクリプトを使用してモデル トレーニングを実行する。
- Vertex AI Experiments で ML のテスト パラメータと指標を確認する。
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最終更新日 2024-04-11 UTC。
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