Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler lors d'un entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini : Notebook

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

Pour voir un exemple des performances d'entraînement des modèles de profil, exécutez le notebook Jupyter "Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Cloud Profiler dans l'entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini" dans l'un des environnements suivants :

Ouvrir dans Colab | Ouvrir dans Colab Enterprise | Ouvrir dans les notebooks gérés par l'utilisateur Vertex AI Workbench | Afficher sur GitHub

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.

Contenu pertinent

• Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Profiler