En esta página, se describe cómo configurar los parámetros generales de Mainframe Assessment Tool y modificar las funciones predeterminadas de IA para las evaluaciones nuevas.
La configuración modificada no se aplica a las evaluaciones existentes. Para usar la configuración modificada, crea una nueva evaluación.
Cómo configurar los parámetros generales
Para configurar los parámetros generales de tu evaluación, sigue estos pasos:
Haz clic en el ícono de configuraciónConfiguración.
Para editar tus preferencias de Cloud Logging y Google Analytics, en la sección Configuración general, haz lo siguiente:
Para inhabilitar el registro, haz clic en el botón de activación Habilitar Cloud Logging.
De forma predeterminada, Cloud Logging está habilitado. Para obtener más información sobre Logging, consulta la documentación de Logging.
Para inhabilitar Google Analytics, haz clic en el botón de activación Habilitar Google Analytics.
De forma predeterminada, Google Analytics está habilitado. Los cambios en este parámetro de configuración solo se aplican después de que vuelvas a cargar la página.
En Proyecto de Google Cloud, ingresa el nombre del ID del proyectoGoogle Cloud que deseas usar para tu evaluación.
Para usar el proyecto Google Cloud en el que creaste tu instancia de Mainframe Assessment Tool, deja este campo en blanco.
Opcional: En Modelo, selecciona un modelo de IA de Gemini.
De forma predeterminada, Mainframe Assessment Tool usa Gemini 2.5 Flash-Lite y 2.5 Flash de forma adaptativa. Puedes configurar la herramienta de evaluación de Mainframe para que use un modelo diferente de las siguientes opciones disponibles:
- Gemini 3 Flash (versión preliminar)
- Gemini 3 Pro (versión preliminar)
- Gemini 2.5 Flash-Lite
- Gemini 2.5 Flash
- Gemini 2.5 Pro
En el caso de los modelos que admiten la configuración del nivel de Pensamiento, se puede seleccionar el nivel de pensamiento en el menú desplegable correspondiente.
Si ejecutas evaluaciones grandes y cambias el modelo predeterminado, te recomendamos que aumentes la cuota para ese modelo y, así, habilitar una finalización más rápida de la evaluación. Para ajustar las cuotas, usa la consola de Google Cloud . Para obtener más información, consulta Solicita un ajuste de cuota.
La herramienta de evaluación de Mainframe admite todas las zonas en todas las regiones de Vertex AI.
Para mejorar la disponibilidad con el extremo global de Vertex AI, selecciona Usar el extremo global de Vertex AI.
Para obtener más información, consulta Extremo global.
De forma predeterminada, Mainframe Assessment Tool usa Vertex AI en la región en la que se implementa.
Para controlar la creatividad del resultado del modelo, selecciona Temperatura personalizada y establece un valor entre
0.0y1.0.De forma predeterminada, la Mainframe Assessment Tool usa un valor de
0.1. Para obtener más información, consulta Parámetros del modelo.Haz clic en Guardar configuración.
Configura las funciones potenciadas por IA predeterminadas para las evaluaciones nuevas
La Mainframe Assessment Tool te permite personalizar los parámetros predeterminados de las estadísticas basadas en IA en tus evaluaciones. De forma predeterminada, las estadísticas basadas en IA están habilitadas.
Para configurar las funciones basadas en IA en las evaluaciones nuevas, sigue estos pasos:
Haz clic en el ícono de configuraciónConfiguración.
Para generar resúmenes a nivel de párrafo para el código COBOL, selecciona Resúmenes detallados.
De forma predeterminada, esta opción está seleccionada cuando se habilita el análisis con IA.
Para generar casos de prueba para las especificaciones de evaluación que genera Gemini, selecciona Casos de prueba.
De forma predeterminada, esta opción no está seleccionada cuando se habilita el análisis de IA.
Para generar muestras de código de salida que sugieran la traducción de lenguajes de mainframe a Python, Java, C# y SQL, selecciona Sugerencias de código.
En Sugerencias de pila de tecnología, ingresa texto que ayude a Gemini a generar código para una pila tecnológica específica. Por ejemplo, ingresa
Spring Boot and MySQL.Haz clic en Guardar configuración.
Opcional: Realiza acciones
En esta sección, se describe cómo realizar acciones, como borrar la caché de Gemini y verificar la conectividad con Gemini.
Para realizar acciones, sigue estos pasos:
Haz clic en el ícono de configuraciónConfiguración.
Para probar la conectividad desde la herramienta de evaluación de Mainframe a los servicios de Google Cloud, haz clic en Verificar conectividad.
Si la conexión se realiza correctamente, verás un mensaje similar al siguiente:
Connectivity success.Para borrar la caché de Gemini, haz clic en Borrar caché del modelo.
Para descargar los registros de Mainframe Assessment Tool, haz clic en Descargar paquete de asistencia.
El paquete de asistencia contiene los registros de la herramienta de evaluación de Mainframe como un archivo ZIP, que puedes compartir con el equipo de asistencia de Google Cloud para solucionar problemas.
Inhabilita las estadísticas basadas en IA para las evaluaciones
Puedes inhabilitar el análisis de IA para evitar que las estadísticas basadas en IA aparezcan en la página Evaluaciones.
Para inhabilitar el análisis de IA en las evaluaciones, sigue estos pasos:
En la sección Funciones predeterminadas de IA en las evaluaciones nuevas, desmarca Habilitar estadísticas basadas en IA.
Haz clic en Guardar configuración.
Haz un seguimiento de los costos de Vertex AI con etiquetas de metadatos personalizadas
La herramienta de evaluación de mainframe agrega automáticamente etiquetas de metadatos personalizadas a todas las solicitudes de Vertex AI para ayudarte a hacer un seguimiento de los costos y analizarlos. En tu informe de facturación, puedes usar estas etiquetas para filtrar los costos y comprender mejor tu uso de Vertex AI, así como optimizarlo. Los costos se actualizan en el informe de facturación en un plazo de 24 horas después del uso, pero, en algunos casos, pueden tardar más.
Filtra los costos en tu informe de facturación con las siguientes etiquetas:
mat-version: Es la versión de Mainframe Assessment Tool.mat-host: Es el entorno de host de la instancia de Mainframe Assessment Tool. Por ejemplo, una VM de Compute Engine o Google Kubernetes Engine.mat-action-type: Es el tipo de acción que realiza la Mainframe Assessment Tool.mat-schema: Es el tipo de activo procesado. Por ejemplo,COBOLoJCL.mat-target: Es el destino de implementación de la instancia de Mainframe Assessment Tool.mat-run-id: ID único de la evaluación.
Para hacer un seguimiento del uso con uno o más de estos filtros en el informe de facturación, consulta Cómo usar filtros para definir mejor los datos.
Para obtener más información sobre las etiquetas en Vertex AI, consulta Etiquetas de metadatos personalizados.
¿Qué sigue?
- Aprende a crear una evaluación.