Treinamento personalizado do Vertex AI TensorBoard com contêineres pré-criados: notebook

Neste tutorial, você vai aprender a criar um job de treinamento personalizado usando contêineres e monitorar o processo de treinamento no TensorBoard da Vertex AI quase em tempo real.

Notebook: criar jobs de treinamento personalizados usando contêineres personalizados

Para conferir um exemplo de treinamento personalizado do TensorBoard com contêiner personalizado, execute o notebook "Treinamento personalizado do TensorBoard da Vertex AI com contêiner personalizado" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir no Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

Neste tutorial, usamos os seguintes serviços e recursos de Google Cloud ML:

• Vertex AI Training
• Tensorboard da Vertex AI

As etapas a serem realizadas incluem:

• Crie um repositório e uma configuração do Docker.
• Crie uma imagem de contêiner personalizada com seu código de treinamento personalizado.
• Configure uma conta de serviço e buckets do Cloud Storage.
• Crie e inicie o job de treinamento personalizado com o contêiner personalizado.

Conteúdo relevante

• Vertex AI TensorBoard
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