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.
Intégration de Vertex AI TensorBoard à Vertex AI Pipelines : Notebook
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Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un pipeline d'entraînement à l'aide du SDK KFP, à l'exécuter dans Vertex AI Pipelines 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
Vertex AI Pipelines
La procédure comprend les étapes suivantes :
Configurer un compte de service et des buckets Cloud Storage.
Créer un pipeline Kubeflow Pipelines (KPT) avec votre code d'entraînement personnalisé.
Compiler et exécuter le pipeline KFP dans Vertex AI Pipelines avec Vertex AI TensorBoard activé pour une surveillance en quasi-temps réel.
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Dernière mise à jour le 2024/08/20 (UTC).
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