Crear un perfil del rendimiento de la preparación de modelos con Cloud Profiler en la preparación personalizada con un contenedor prediseñado: cuaderno

En este tutorial, aprenderás a habilitar Profiler en Vertex AI para tareas de entrenamiento personalizadas con un contenedor prediseñado.

Cuaderno: perfila el rendimiento del entrenamiento de modelos con Cloud Profiler en un contenedor prediseñado

Para ver un ejemplo del rendimiento del entrenamiento de modelos de perfil, ejecuta el cuaderno "Rendimiento del entrenamiento de modelos de perfil con Cloud Profiler en un entrenamiento personalizado con un contenedor prediseñado" en uno de los siguientes entornos:

Abrir en Colab | Abrir en Colab Enterprise | Abrir en Vertex AI Workbench | Ver en GitHub

En este tutorial se usan los siguientes servicios y recursos de Google Cloud ML:

• Vertex AI Training
• Vertex AI TensorBoard

Entre los pasos realizados se incluyen los siguientes:

• Prepara tu código de entrenamiento personalizado y cárgalo como un paquete de Python en un contenedor prediseñado.
• Crea y ejecuta una tarea de entrenamiento personalizada que habilite Profiler.
• Consulta el panel de control del generador de perfiles para depurar el rendimiento del entrenamiento de tu modelo.

Contenido relevante

• Rendimiento del entrenamiento del modelo de perfil con Profiler