Registra automaticamente i dati in un'esecuzione dell'esperimento

La registrazione automatica è una funzionalità dell'SDK Vertex AI che registra automaticamente i parametri e le metriche delle esecuzioni di addestramento dei modelli in Vertex AI Experiments. In questo modo risparmierai tempo e fatica perché non dovrai registrare manualmente questi dati. La registrazione automatica supporta solo la registrazione di parametri e metriche.

Dati di registrazione automatica

Esistono due opzioni per la registrazione automatica dei dati in Vertex AI Experiments.

1. Consenti all'SDK Vertex AI di creare automaticamente risorse ExperimentRun per te.
   
2. Specifica la risorsa ExperimentRun in cui vuoi scrivere i parametri e le metriche registrati automaticamente.
   

from typing import Optional, Union

from google.cloud import aiplatform


def autologging_with_auto_run_creation_sample(
    experiment_name: str,
    project: str,
    location: str,
    experiment_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]] = None,
):
    aiplatform.init(
        experiment=experiment_name,
        project=project,
        location=location,
        experiment_tensorboard=experiment_tensorboard,
    )

    aiplatform.autolog()

    # Your model training code goes here

    aiplatform.autolog(disable=True)

from typing import Optional, Union

from google.cloud import aiplatform


def autologging_with_manual_run_creation_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    project: str,
    location: str,
    experiment_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]] = None,
):
    aiplatform.init(
        experiment=experiment_name,
        project=project,
        location=location,
        experiment_tensorboard=experiment_tensorboard,
    )

    aiplatform.autolog()

    aiplatform.start_run(run=run_name)

    # Your model training code goes here

    aiplatform.end_run()

    aiplatform.autolog(disable=True)

L'autologging dell'SDK Vertex AI utilizza l'autologging di MLflow nella sua implementazione. Le metriche e i parametri di valutazione dei seguenti framework vengono registrati in ExperimentRun quando la registrazione automatica è attivata.

• Fastai
• Gluon
• Keras
• LightGBM
• PyTorch Lightning
• Scikit-learn
• Spark
• Statsmodels
• XGBoost

Visualizzare parametri e metriche registrati automaticamente

Utilizza l'SDK Vertex AI per Python per confrontare le esecuzioni e ottenere i dati delle esecuzioni. La consoleGoogle Cloud offre un modo semplice per confrontare queste esecuzioni.

Esempio di notebook pertinente

• Dati di log automatico

Blog post

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