Creare e gestire esecuzioni di esperimenti

Utilizza l'SDK Vertex AI per Python per creare e gestire le esecuzioni dell'esperimento. Puoi utilizzare la console Google Cloud per eliminare le esecuzioni degli esperimenti.

SDK Vertex AI per Python

Gli esempi seguenti utilizzano i metodi init, start_run, e end_run delle aiplatform funzioni del pacchetto e delete di ExperimentClass.

Crea e avvia esecuzione

Python

from typing import Optional, Union

from google.cloud import aiplatform


def create_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    experiment_run_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]],
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, tensorboard=experiment_run_tensorboard)
  • experiment_name: fornisci il nome dell'esperimento. Puoi trovare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud selezionando "Esperimenti" nella sezione di navigazione.
  • run_name: specifica un nome di esecuzione da associare alla sessione corrente. Consulta start_run nella documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI.
  • experiment_run_tensorboard: Facoltativo. Una risorsa TensorBoard di supporto per attivare e archiviare le metriche delle serie temporali registrate in questa esecuzione dell'esperimento utilizzando log_time_series_metrics.
  • project: . Puoi trovare questi ID nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
  • location: vedi Elenco delle località disponibili

Termina corsa

Python

from google.cloud import aiplatform


def end_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, resume=True)

    aiplatform.end_run()
  • experiment_name: fornisci il nome dell'esperimento. Puoi trovare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud selezionando "Esperimenti" nella sezione di navigazione.
  • run_name: specifica un nome di esecuzione.
  • project: . Puoi trovarli nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
  • location: vedi Elenco delle località disponibili

Riprendi corsa

Python

from google.cloud import aiplatform


def resume_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, resume=True)
  • experiment_name: fornisci il nome dell'esperimento. Puoi trovare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud selezionando "Esperimenti" nella sezione di navigazione.
  • run_name: specifica il nome dell'esecuzione che vuoi riprendere.
  • project: . Puoi trovarli nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
  • location: vedi Elenco delle località disponibili

Elimina esecuzione

Python

from typing import Union

from google.cloud import aiplatform


def delete_experiment_run_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
    delete_backing_tensorboard_run: bool = False,
):
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    experiment_run.delete(delete_backing_tensorboard_run=delete_backing_tensorboard_run)
  • experiment: il nome o l'istanza di questo esperimento. Puoi trovare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud selezionando "Esperimenti" nel menu di navigazione della sezione.
  • run_name: specifica il nome dell'esecuzione che vuoi eliminare.
  • project: . Puoi trovarli nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
  • location: vedi Elenco delle località disponibili
  • delete_backing_tensorboard_run: Indica se eliminare l'esecuzione di Vertex AI TensorBoard di supporto che archivia le metriche delle serie temporali per questa esecuzione.

Gestire lo stato

Python

from typing import Union

from google.cloud import aiplatform


def update_experiment_run_state_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
    state: aiplatform.gapic.Execution.State,
) -> None:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name,
        experiment=experiment,
        project=project,
        location=location,
    )

    experiment_run.update_state(state)
  • run_name: il nome dell'esecuzione associato all'esperimento
  • experiment_name: il nome dell'esperimento. Puoi trovare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud selezionando Esperimenti nel menu di navigazione della sezione.
  • project: . Puoi trovare questi ID progetto nella pagina di benvenuto della Google Cloud console.
  • location: vedi Elenco delle località disponibili
  • state: i valori possibili per state, che viene visualizzato come "stato" nella console Google Cloud , sono:
    • aiplatform.gapic.Execution.State.CACHED
    • aiplatform.gapic.Execution.State.CANCELLED
    • aiplatform.gapic.Execution.State.COMPLETE
    • aiplatform.gapic.Execution.State.FAILED
    • aiplatform.gapic.Execution.State.NEW
    • aiplatform.gapic.Execution.State.RUNNING

Console Google Cloud

Per eliminare un'esecuzione dell'esperimento:
  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esperimenti.
    Vai a Esperimenti
  2. Nella pagina dei dettagli dell'esperimento, fai clic sul nome dell'esperimento associato all'esecuzione dell'esperimento che vuoi eliminare. Viene visualizzata la pagina Esecuzioni dell'esperimento con l'elenco di tutte le esecuzioni dell'esperimento.
  3. Seleziona la casella di controllo associata all'esecuzione che vuoi eliminare. Viene visualizzato il pulsante Elimina.
  4. Fai clic su Elimina
    • In alternativa, puoi andare al menu delle opzioni nella stessa riga dell'esecuzione dell'esperimento e selezionare Elimina.

Visualizza l'elenco delle esecuzioni degli esperimenti e i relativi dettagli

La console Google Cloud fornisce una visualizzazione dei dati associati a queste corse.

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