Vertex AI Experiments es compatible con el SDK de Agent Platform para Python y Google Cloud la consola. Vertex AI Experiments requiere y depende de Vertex ML Metadata.
Configurar
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the required API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
-
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the required API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains theserviceusage.services.enablepermission. Learn how to grant roles.- Crear una cuenta de servicio. Consulta Crea una cuenta de servicio con los permisos necesarios.
- Instala el SDK de Agent Platform para Python.
- Verifica la existencia del almacén de metadatos
defaulten tu proyecto. (obligatorio)- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
default, ve a la páginaMetadataen la Google Cloud consola. - Si el almacén de metadatos
defaultno existe, se crea cuando- ejecutas el primer PipelineJob,
- o crea tu primer experimento en el SDK de Agent Platform para Python.
Opcional: Para configurar con CMEK, consulta Configura el almacén de metadatos de tu proyecto.
- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
Ubicaciones admitidas
En la tabla Disponibilidad de las funciones, se enumeran las ubicaciones disponibles para Vertex AI Experiments. Cuando usas Vertex AI Pipelines o Vertex AI Tensorboard, deben estar en la misma ubicación que tu experimento de Agent Platform.
¿Qué sigue?
Instructivos de notebook relevantes
- Comparación de modelos entrenados y evaluados
- Entrenamiento de modelos con código precompilado de procesamiento previo de datos
- Compara ejecuciones de canalizaciones
- Registro automático