配置设置

本页面介绍了如何配置 Mainframe Assessment Tool 的常规设置，以及如何修改新评估的默认 AI 功能。

修改后的设置不适用于现有评估。如需使用修改后的设置，请创建新的评估。

配置常规设置

如需为评估配置常规设置，请按以下步骤操作：

  1. 点击设置设置图标。

  2. 如需在常规设置部分修改 Cloud Logging 和 Google Analytics 的偏好设置，请执行以下操作：

    • 如需停用日志记录，请点击启用 Cloud Logging 切换开关。

      默认情况下，Cloud Logging 处于启用状态。如需详细了解 Logging，请参阅 Logging 文档。

    • 如需停用 Google Analytics，请点击启用 Google Analytics 切换开关。

      默认情况下，Google Analytics 处于启用状态。对该设置所做的更改仅在您重新加载页面后生效。

  3. 对于 Google Cloud 项目，请输入您要用于评估的Google Cloud 项目 ID 的名称。

    如需使用您创建大型机评估工具实例的 Google Cloud 项目，请将此字段留空。

  4. 可选：对于模型，请选择 Gemini AI 模型。

    默认情况下，Mainframe Assessment Tool 会自适应地使用 Gemini 2.5 Flash-Lite 和 2.5 Flash。您可以配置 Mainframe Assessment Tool 以使用以下可用选项中的其他模型：

    • Gemini 3.5 Flash
    • Gemini 3.1 Pro（预览版）
    • Gemini 3 Flash（预览版）
    • Gemini 2.5 Flash-Lite
    • Gemini 2.5 Flash
    • Gemini 2.5 Pro

    对于支持思考等级配置的模型，可以在“思考等级”下拉菜单中选择思考等级。

    如果您运行大规模评估并更改默认模型，建议您增加相应模型的配额，以帮助更快地完成评估。如需调整配额，请使用 Google Cloud 控制台。如需了解详情，请参阅申请配额调整。

    Mainframe Assessment Tool 支持所有 Vertex AI 区域中的所有可用区。

  5. 如需通过 Vertex AI 全球端点提高可用性，请选择使用 Vertex AI 全球端点。

    Gemini 3.5 Flash 仅适用于全球端点。

    如需了解详情，请参阅全球端点。

    默认情况下，Mainframe Assessment Tool 会使用部署区域中的 Vertex AI。

  6. 如需控制模型输出的创意程度，请选择自定义温度，然后设置一个介于 0.0 和 1.0 之间的值。

    默认情况下，Mainframe Assessment Tool 使用的值为 0.1。如需了解详情，请参阅模型参数。

  7. 点击保存设置。

为新评估配置默认 AI 功能

借助 Mainframe Assessment Tool，您可以自定义评估中 AI 洞见的默认参数。默认情况下，AI 数据分析处于启用状态。

如需在新评估中配置 AI 功能，请按以下步骤操作：

  1. 点击设置图标 设置。

  2. 如需为 COBOL 代码生成段落级摘要，请选择详细摘要。

    默认情况下，如果启用了 AI 分析，此选项处于选中状态。

  3. 如需为 Gemini 生成的评估规范生成测试用例，请选择测试用例。

    默认情况下，启用 AI 分析时，此选项处于未选中状态。

  4. 如需生成建议将大型机语言翻译为 Python、Java、C# 和 SQL 的输出代码示例，请选择代码建议。

  5. 对于技术栈提示，请输入有助于 Gemini 为特定技术栈生成代码的文本。例如，输入 Spring Boot and MySQL。

  6. 点击保存设置。

可选：执行操作

本部分介绍了如何执行操作，例如清除 Gemini 缓存和验证与 Gemini 的连接。

如需执行操作，请按以下步骤操作：

  1. 点击设置图标 设置。

  2. 如需测试从 Mainframe Assessment Tool 到 Google Cloud服务的连接，请点击 Verify connectivity（验证连接）。

    如果连接成功，您会看到类似如下的消息：Connectivity success。

  3. 如需清除 Gemini 缓存，请点击清除模型缓存。

  4. 如需下载 Mainframe Assessment Tool 日志，请点击下载支持包。

    支持包包含 Mainframe Assessment Tool 日志（以 ZIP 文件形式），您可以与 Google Cloud 支持团队分享这些日志，以便排查问题。

停用评估的 AI 分析洞见

您可以停用 AI 分析，以防止 AI 数据洞见显示在评估页面上。

如需针对评估停用 AI 分析，请按以下步骤操作：

  1. 在新评估中的默认 AI 功能部分，清除启用 AI 洞见。

  2. 点击保存设置。

使用自定义元数据标签跟踪 Vertex AI 费用

Mainframe Assessment Tool 会自动向所有 Vertex AI 请求添加自定义元数据标签，以帮助您跟踪和分析费用。在结算报告中，您可以使用这些标签来过滤费用，以便更好地了解和优化 Vertex AI 使用情况。费用会在使用后 24 小时内更新到结算报告中，但在某些情况下可能需要更长时间。

使用以下标签过滤结算报告中的费用：

  • mat-version：Mainframe Assessment Tool 的版本。
  • mat-host：Mainframe Assessment Tool 实例的宿主环境。例如，Compute Engine 虚拟机或 Google Kubernetes Engine。
  • mat-action-type：Mainframe Assessment Tool 执行的操作类型。
  • mat-schema：已处理的资产类型。例如 COBOL 或 JCL。
  • mat-target：Mainframe Assessment Tool 实例的部署目标。
  • mat-run-id：评估的唯一 ID。

如需在结算报告中使用这些过滤条件中的一个或多个来跟踪使用情况，请参阅使用过滤条件优化数据。

如需详细了解 Vertex AI 中的标签，请参阅自定义元数据标签。

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