Monitorizar parámetros y métricas de trabajos de entrenamiento personalizados: cuaderno

En este cuaderno se muestra cómo usar el SDK de Vertex AI para Python para monitorizar métricas y parámetros de trabajos de entrenamiento personalizados de Vertex AI, así como para realizar análisis detallados con estos datos.

Cuaderno:

Para ver un ejemplo de parámetros y métricas de seguimiento de un trabajo de entrenamiento personalizado, ejecuta el cuaderno "Track parameters and metrics for custom training job" (Seguimiento de parámetros y métricas de un trabajo de entrenamiento personalizado) 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:

• Conjunto de datos de Vertex AI
• Modelo de Vertex AI
• Endpoint de Vertex AI
• Tarea de entrenamiento personalizado de Vertex AI
• Vertex AI Experiments

Entre los pasos realizados se incluyen los siguientes:

1. Monitoriza los parámetros de entrenamiento y las métricas de predicción de un trabajo de entrenamiento personalizado.
2. Extraer y analizar todos los parámetros y métricas de un experimento de Vertex AI.

Contenido relevante

• Vertex ML Metadata
• Descripción general de la formación personalizada
• Endpoint
• Crear y gestionar ejecuciones de experimentos