Configurer les paramètres

Cette page explique comment configurer les paramètres généraux de Mainframe Assessment Tool et modifier les fonctionnalités d'IA par défaut pour les nouvelles évaluations.

Les paramètres modifiés ne s'appliquent pas aux évaluations existantes. Pour utiliser les paramètres modifiés, créez une évaluation.

Configurer les paramètres généraux

Pour configurer les paramètres généraux de votre évaluation, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur l'icône Paramètressettings.

  2. Pour modifier vos préférences pour Cloud Logging et Google Analytics, procédez comme suit dans la section Paramètres généraux :

    • Pour désactiver Logging, cliquez sur le bouton Activer Cloud Logging.

      Cloud Logging est activé par défaut. Pour en savoir plus sur Logging, consultez la documentation Logging.

    • Pour désactiver Google Analytics, cliquez sur le bouton Activer Google Analytics.

      Google Analytics est activé par défaut. Les modifications apportées à ce paramètre ne prennent effet qu'après le rechargement de la page.

  3. Dans le champ Projet Google Cloud, saisissez le nom de l' Google Cloud ID de projet que vous souhaitez utiliser pour votre évaluation.

    Pour utiliser le Google Cloud projet dans lequel vous avez créé votre instance Mainframe Assessment Tool, laissez ce champ vide.

  4. Facultatif : Dans le champ Modèle, sélectionnez un modèle d'IA Gemini.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise Gemini 2.5 Flash-Lite et 2.5 Flash de manière adaptative. Vous pouvez configurer Mainframe Assessment Tool pour qu'il utilise un autre modèle parmi les options disponibles suivantes :

    • Gemini 3.1 Pro (aperçu)
    • Gemini 3 Flash (aperçu)
    • Gemini 2.5 Flash-Lite
    • Gemini 2.5 Flash
    • Gemini 2.5 Pro

    Pour les modèles qui prennent en charge la configuration du niveau de réflexion, vous pouvez sélectionner le niveau de réflexion dans le menu déroulant "Niveau de réflexion".

    Si vous exécutez des évaluations volumineuses et que vous modifiez le modèle par défaut, nous vous recommandons d'augmenter le quota de ce modèle pour accélérer la finalisation de l'évaluation. Pour ajuster les quotas, utilisez la Google Cloud console. Pour en savoir plus, consultez Demander un ajustement de quota.

    Mainframe Assessment Tool est compatible avec toutes les zones de toutes les régions Vertex AI.

  5. Pour améliorer la disponibilité avec le point de terminaison Vertex AI global, sélectionnez Utiliser le point de terminaison Vertex AI global.

    Pour en savoir plus, consultez Point de terminaison global.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise Vertex AI dans la région où il est déployé.

  6. Pour contrôler la créativité de la sortie du modèle, sélectionnez Température personnalisée et définissez une valeur comprise entre 0.0 et 1.0.

    Par défaut, Mainframe Assessment Tool utilise la valeur 0.1. Pour en savoir plus, consultez Paramètres du modèle.

  7. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Configurer les fonctionnalités d'IA par défaut pour les nouvelles évaluations

Mainframe Assessment Tool vous permet de personnaliser les paramètres par défaut des insights d'IA dans vos évaluations. Par défaut, les insights d'IA sont activés.

Pour configurer les fonctionnalités d'IA dans les nouvelles évaluations, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur l' icône Paramètressettings.

  2. Pour générer des résumés au niveau des paragraphes pour le code COBOL, sélectionnez Résumés détaillés.

    Par défaut, cette option est sélectionnée lorsque l'analyse de l'IA est activée.

  3. Pour générer des scénarios de test pour les spécifications d'évaluation générées par Gemini, sélectionnez Scénarios de test.

    Par défaut, cette option n'est pas sélectionnée lorsque l'analyse de l'IA est activée.

  4. Pour générer des exemples de code de sortie suggérant une traduction des langages mainframe vers Python, Java, C# et SQL, sélectionnez Suggestions de code.

  5. Dans le champ Conseils sur la pile technologique, saisissez du texte qui aide Gemini à générer du code pour une pile technologique spécifique. Par exemple, saisissez Spring Boot and MySQL.

  6. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Facultatif : Effectuer des actions

Cette section explique comment effectuer des actions, telles que vider le cache Gemini et vérifier la connectivité à Gemini.

Pour effectuer des actions, procédez comme suit :

  1. Cliquez sur l' icône Paramètressettings.

  2. Pour tester votre connectivité de Mainframe Assessment Tool aux Google Cloud services, cliquez sur Vérifier la connectivité.

    Si la connexion est établie, un message semblable au suivant s'affiche : Connectivity success.

  3. Pour vider le cache Gemini, cliquez sur Vider le cache du modèle.

  4. Pour télécharger les journaux de Mainframe Assessment Tool, cliquez sur Télécharger le package d'assistance.

    Le package d'assistance contient les journaux de Mainframe Assessment Tool sous forme de fichier zip, que vous pouvez partager avec Google Cloud l'assistance pour résoudre les problèmes.

Désactiver les insights d'IA pour les évaluations

Vous pouvez désactiver l'analyse de l'IA pour empêcher les insights d'IA de s'afficher sur la page Évaluations.

Pour désactiver l'analyse de l'IA pour les évaluations, procédez comme suit :

  1. Dans la section Fonctionnalités d'IA par défaut dans les nouvelles évaluations, décochez la case Activer les insights d'IA.

  2. Cliquez sur Enregistrer les paramètres.

Suivre les coûts Vertex AI à l'aide de libellés de métadonnées personnalisés

Mainframe Assessment Tool ajoute automatiquement des libellés de métadonnées personnalisés à toutes les requêtes Vertex AI pour vous aider à suivre et à analyser les coûts. Dans votre rapport de facturation, vous pouvez utiliser ces libellés pour filtrer les coûts afin de mieux comprendre et optimiser votre utilisation de Vertex AI. Les coûts sont mis à jour dans le rapport de facturation dans les 24 heures suivant l'utilisation, mais cela peut parfois prendre plus de temps.

Filtrez les coûts dans votre rapport de facturation avec les libellés suivants :

  • mat-version : version de Mainframe Assessment Tool.
  • mat-host : environnement hôte de l'instance Mainframe Assessment Tool. Par exemple, VM Compute Engine ou Google Kubernetes Engine.
  • mat-action-type : type d'action effectuée par Mainframe Assessment Tool.
  • mat-schema : type d'élément traité. Par exemple, COBOL ou JCL.
  • mat-target : cible de déploiement de l'instance Mainframe Assessment Tool.
  • mat-run-id : ID unique de l'évaluation.

Pour suivre l'utilisation à l'aide d'un ou de plusieurs de ces filtres dans le rapport de facturation, consultez Utiliser des filtres pour affiner les données.

Pour en savoir plus sur les libellés dans Vertex AI, consultez Libellés de métadonnées personnalisés.

Étape suivante