Entrenamiento personalizado de Vertex AI TensorBoard con contenedor personalizado: Notebook
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En este instructivo, aprenderás a crear un trabajo de entrenamiento personalizado con contenedores personalizados y a supervisar tu proceso de entrenamiento en Vertex AI TensorBoard casi en tiempo real.
Notebook: Crea trabajos de entrenamiento personalizados con contenedores personalizados
En este instructivo, se usan los siguientes servicios y recursos de Google Cloud AA:
Vertex AI Training
Vertex AI TensorBoard
Los pasos realizados incluyen los siguientes:
Crea un repositorio y una configuración de Docker.
Crea una imagen de contenedor personalizada con el código de entrenamiento personalizado.
Configura una cuenta de servicio y buckets de Cloud Storage.
Crea e inicia el trabajo de entrenamiento personalizado con tu contenedor personalizado.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-02-14 (UTC)"],[],[]]
