将 Vertex AI TensorBoard 与 Vertex AI Pipelines 集成使用：笔记本

在本教程中，您将了解如何使用 KFP SDK 创建训练流水线，在 Vertex AI Pipelines 中执行该流水线，并在 Vertex AI TensorBoard 上近乎实时地监控训练过程。

如需查看 TensorBoard 与流水线集成的示例，请在以下任一环境中运行“Vertex AI TensorBoard 与 Vertex AI Pipelines 集成”Jupyter 笔记本：

在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本中打开 | 在 GitHub 上查看

本教程使用以下 Google Cloud 机器学习服务和资源：

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

执行的步骤包括：

• 设置服务账号和 Cloud Storage 存储桶。
• 使用自定义训练代码构建 Kubeflow 流水线 (KPT)。
• 在 Vertex AI Pipelines 中编译和执行启用了 Vertex AI TensorBoard 的 KFP 流水线，以实现近乎实时的监控。

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