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 pré-criados e monitorar o processo de treinamento no TensorBoard da Vertex AI quase em tempo real.

Para ver um exemplo de treinamento personalizado do TensorBoard com contêiner pré-criado, execute o "treinamento personalizado do Vertex AI TensorBoard com contêiner pré-criado". do Jupyter em uma das seguintes opções de ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir nos blocos gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

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

• Vertex AI Training
• Tensorboard da Vertex AI

As etapas a serem realizadas incluem:

• Configure uma conta de serviço e buckets do Cloud Storage.
• Escreva seu código de treinamento personalizado.
• Empacotar e fazer upload do código de treinamento para o Cloud Storage
• Crie e lance seu job de treinamento personalizado com o TensorBoard da Vertex AI ativado para monitoramento quase em tempo real.

Conteúdo relevante

• Vertex AI TensorBoard
• Treinamento personalizado