Acompanhe parâmetros e métricas para tarefas de preparação personalizadas: bloco de notas

Este bloco de notas demonstra como usar o SDK Vertex AI para Python para acompanhar as métricas e os parâmetros de tarefas de preparação personalizada do Vertex AI, e como realizar uma análise detalhada usando estes dados.

Bloco de notas:

Para ver um exemplo de parâmetros e métricas de acompanhamento para uma tarefa de preparação personalizada, execute o bloco de notas "Track parameters and metrics for custom training job" (Acompanhe parâmetros e métricas para uma tarefa de preparação personalizada) num dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir no Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

Este tutorial usa os seguintes Google Cloud serviços e recursos de ML:

• Conjunto de dados do Vertex AI
• Modelo do Vertex AI
• Ponto final da Vertex AI
• Tarefa de preparação personalizada da Vertex AI
• Vertex AI Experiments

Os passos realizados incluem:

1. Acompanhe os parâmetros de preparação e as métricas de previsão de uma tarefa de preparação personalizada.
2. Extrair e realizar análises para todos os parâmetros e métricas num Vertex AI Experiments.

Conteúdo relevante

• Vertex ML Metadata
• Vista geral da formação personalizada
• Ponto final
• Crie e faça a gestão de execuções de experiências