Essayez les modèles Gemini 1.5, les derniers modèles multimodaux de Vertex AI, et découvrez ce que vous pouvez créer avec une fenêtre de contexte pouvant comprendre jusqu'à deux millions de jetons. Essayez les modèles Gemini 1.5, les derniers modèles multimodaux de Vertex AI, et découvrez ce que vous pouvez créer avec une fenêtre de contexte pouvant comprendre jusqu'à deux millions de jetons.

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

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