Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler lors d'un entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini : Notebook
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à activer Profiler dans Vertex AI pour des jobs d'entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini.
Notebook : Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler dans un conteneur prédéfini
Ce tutoriel utilise les services et ressources de ML Google Cloud suivants :
Vertex AI Training
Vertex AI TensorBoard
La procédure comprend les étapes suivantes :
Préparer votre code d'entraînement personnalisé et le charger en tant que package Python dans un conteneur prédéfini.
Créer et exécuter un job d'entraînement personnalisé qui active Profiler
Afficher le tableau de bord Profiler pour déboguer les performances d'entraînement de votre modèle.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/02/14 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/02/14 (UTC)."],[],[]]