Vertex AI Experiments est compatible avec le SDK Agent Platform pour Python et la consoleGoogle Cloud . Vertex AI Experiments nécessite et dépend de Vertex ML Metadata.
Configurer
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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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.
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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.-
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.
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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.- Créer un compte de service Consultez la section Créer un compte de service avec les autorisations requises.
- Installez le SDK Agent Platform pour Python.
- Vérifiez l'existence du magasin de métadonnées
defaultdans votre projet. (obligatoire)- Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées
default, accédez à la pageMetadatadans la console Google Cloud . - Si le magasin de métadonnées
defaultn'existe pas, il est créé :- quand vous exécutez la première tâche PipelineJob ;
- ou quand vous créez votre premier test dans le SDK Agent Platform pour Python.
Facultatif : Pour configurer le chiffrement avec CMEK, consultez la section Configurer le magasin de métadonnées de votre projet
- Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées
Emplacements acceptés
Le tableau Fonctionnalités disponibles répertorie les emplacements disponibles pour Vertex AI Experiments. Lorsque vous utilisez Vertex AI Pipelines ou Vertex AI TensorBoard, ceux-ci doivent se trouver au même emplacement que votre test Agent Platform.
Étapes suivantes
Tutoriels pertinents sur les notebooks
- Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué
- Entraînement du modèle avec le code de prétraitement des données prédéfini
- Comparer les exécutions de pipeline
- Journalisation automatique