Essayez les modèles Gemini 1.5, les derniers modèles multimodaux de Vertex AI, et découvrez ce que vous pouvez créer avec une fenêtre de contexte pouvant comprendre jusqu'à deux millions de jetons.Essayez les modèles Gemini 1.5, les derniers modèles multimodaux de Vertex AI, et découvrez ce que vous pouvez créer avec une fenêtre de contexte pouvant comprendre jusqu'à deux millions de jetons.
Entraînement personnalisé Vertex AI TensorBoard avec conteneur prédéfini : Notebook
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un job d'entraînement personnalisé à l'aide de conteneurs prédéfinis et à surveiller votre processus d'entraînement sur Vertex AI TensorBoard quasiment en temps réel.
Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML Google Cloud suivants :
Vertex AI Training
Vertex AI TensorBoard
La procédure comprend les étapes suivantes :
Configurer un compte de service et des buckets Cloud Storage.
Rédiger le code d'entraînement personnalisé.
Empaqueter et importer votre code d'entraînement dans Google Cloud Storage.
Créez et lancez votre job d'entraînement personnalisé avec Vertex AI TensorBoard activé pour la surveillance en temps quasi réel.
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Dernière mise à jour le 2024/09/13 (UTC).
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