Integrazione di Vertex AI TensorBoard con Vertex AI Pipelines: notebook

In questo tutorial imparerai a creare una pipeline di addestramento utilizzando l'SDK KFP, a eseguire la pipeline in Vertex AI Pipelines e a monitorare il processo di addestramento su Vertex AI TensorBoard quasi in tempo reale.

Per vedere un esempio di integrazione di TensorBoard con le pipeline, Eseguire l'integrazione "Vertex AI TensorBoard con Vertex AI Pipelines" Blocco note Jupyter in uno dei seguenti ambienti:

Apri in Colab | Apri in Colab Enterprise | Apri nei notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench | Visualizza su GitHub

Questo tutorial utilizza i seguenti servizi e risorse di ML di Google Cloud:

• Vertex AI Training
• Vertex AI TensorBoard
• Vertex AI Pipelines

I passaggi eseguiti includono:

• Configurare un account di servizio e i bucket Cloud Storage.
• Crea una pipeline Kubeflow (KPT) con il tuo codice di addestramento personalizzato.
• Compila ed esegui la pipeline KFP in Vertex AI Pipelines con Vertex AI TensorBoard abilitato per il monitoraggio quasi in tempo reale.

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