Leistung des Modelltrainings mit Cloud Profiler im benutzerdefinierten Training mit vordefiniertem Container profilieren: Notebook
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie den Profiler in Vertex AI für benutzerdefinierte Trainingsjobs mit einem vordefinierten Container aktivieren.
Notebook: Leistung des Modelltrainings mit Cloud Profiler in vordefiniertem Container profilieren
In dieser Anleitung werden die folgenden Google Cloud ML-Dienste und ‑Ressourcen verwendet:
Vertex AI-Training
Vertex AI TensorBoard
Die durchgeführten Schritte umfassen Folgendes:
Bereiten Sie Ihren benutzerdefinierten Trainingscode vor und laden Sie Ihren Trainingscode als ein Python-Paket in einen vordefinierten Container
Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Trainingsjob, der den Profiler aktiviert, und führen Sie ihn aus.
Rufen Sie das Profiler-Dashboard auf, um Fehler in der Modelltrainingsleistung zu beheben.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-02-14 (UTC)."],[],[]]
