Como miembro del equipo de ciencia de datos, quieres probar diferentes enfoques de modelización durante la fase de experimentación.Para garantizar la reproducibilidad, cada enfoque tiene diferentes parámetros que debes registrar manualmente. El registro automático del SDK de Vertex AI para Python, que es una función del SDK de una línea de código que utiliza MLflow, proporciona un seguimiento automático de las métricas y los parámetros asociados a tus experimentos y ejecuciones de experimentos de Vertex AI.
Cuaderno: registro automático de Vertex AI Experiments
En el cuaderno "Vertex AI Experiments: Autologging" (Vertex AI Experiments: registro automático), aprenderás a usar Vertex AI Experiments para hacer lo siguiente:
- Habilita el registro automático en el SDK de Vertex AI para Python.
- Entrena un modelo de scikit-learn y consulta la ejecución del experimento resultante con las métricas y los parámetros registrados automáticamente en Vertex AI Experiments sin configurar una ejecución del experimento.
- Entrena un modelo de TensorFlow y consulta las métricas y los parámetros registrados automáticamente en Vertex AI Experiments. Para ello, define manualmente una ejecución de experimento con
aiplatform.start_run()yaiplatform.end_run(). - Inhabilita el registro automático en el SDK de Vertex AI para Python, entrena un modelo de PyTorch y comprueba que no se registre ninguno de los parámetros ni las métricas.