Preparação de modelos com código de pré-processamento de dados pré-criado: bloco de notas

Como cientista de dados, este é um fluxo de trabalho comum: preparar um modelo localmente (no meu bloco de notas), registar os parâmetros, registar as métricas de séries cronológicas de preparação no Vertex AI TensorBoard e registar as métricas de avaliação.

Enquanto cientista de dados, quero poder reutilizar o código de pré-processamento de dados que outros na minha empresa escreveram para simplificar e padronizar toda a manipulação de dados complexa que fazemos. Quero poder:

  1. Use uma biblioteca de pré-processamento de dados Python para limpar um conjunto de dados na memória (um Pandas Dataframe) num bloco de notas.
  2. Prepare um modelo com o Keras (novamente num bloco de notas).

Bloco de notas: experiências com modelos com dados pré-processados

No bloco de notas "Crie a linhagem de experiências do Vertex AI para a preparação personalizada", vai aprender a integrar o código de pré-processamento nas experiências do Vertex AI. Além disso, vai criar a linhagem da experiência que lhe permite registar, analisar, depurar e auditar metadados e artefactos produzidos ao longo do seu percurso de ML.

Pode ver a linhagem de artefactos na Google Cloud consola.

Vertex AI view artifact lineage

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