カスタム トレーニング ジョブのパラメータと指標を追跡する: ノートブック
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
このノートブックでは、Vertex AI SDK for Python を使用して Vertex AI カスタム トレーニング ジョブの指標とパラメータを追跡する方法と、このデータを使用して詳細な分析を行う方法について説明します。
ノートブック:
このチュートリアルでは、次の ML サービスとリソースを使用します。 Google Cloud
- Vertex AI データセット
- Vertex AI モデル
- Vertex AI エンドポイント
- Vertex AI カスタム トレーニング ジョブ
- Vertex AI Experiments
手順は次のとおりです。
- カスタム トレーニング ジョブのトレーニング パラメータと予測指標を追跡する。
- Vertex AI Experiments 内のすべてのパラメータと指標を抽出して分析する。
関連性の高いコンテンツ
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-02-21 UTC。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["わかりにくい","hardToUnderstand","thumb-down"],["情報またはサンプルコードが不正確","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["必要な情報 / サンプルがない","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-02-21 UTC。"],[],[]]