Vertex AI Experiments を設定する

Vertex AI Experiments は、Agent Platform SDK for Python とGoogle Cloud コンソールでサポートされています。Vertex AI Experiments では Vertex ML Metadata が必要であり、それに依存しています。

設定

  1. Google Cloud アカウントにログインします。 Google Cloudを初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

  2. 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 the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. 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 the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. 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 the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. 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 the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.
  8. サービス アカウントを作成します。必要な権限を持つサービス アカウントを作成するをご覧ください。
  9. Agent Platform SDK for Python をインストールします。
  10. プロジェクトに default メタデータ ストアが存在するかどうかを確認します。（必須）
    • プロジェクトに default メタデータ ストアがあるかどうかを確認するには、 Google Cloud コンソールの Metadata ページに移動します。
    • default メタデータ ストアが存在しない場合は、
      • 最初の PipelineJob を実行するときに作成されるか、
      • または、Agent Platform SDK for Python で最初のテストを作成するときに作成されます。
        省略可: CMEK を使用して構成するには、プロジェクトのメタデータ ストアを構成するをご覧ください。

サポートされているロケーション

機能の提供状況の表には、Vertex AI Experiments で使用できるロケーションが一覧表示されます。Vertex AI Pipelines または Vertex AI TensorBoard を使用する場合は、Agent Platform のテストと同じロケーションに存在する必要があります。

次のステップ

関連するノートブック チュートリアル

  1. トレーニング済みモデルと評価済みモデルを比較する
  2. 事前構築されたデータの前処理コードを使用したモデルのトレーニング
  3. パイプライン実行を比較する
  4. 自動ロギング