Vertex AI Experiments est compatible avec le SDK Vertex AI pour Python et la consoleGoogle Cloud . Vertex AI Experiments nécessite et dépend de Vertex ML Metadata.
Configurer
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator
(
roles/resourcemanager.projectCreator
), which contains theresourcemanager.projects.create
permission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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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 theserviceusage.services.enable
permission. Learn how to grant roles. -
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.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator
(
roles/resourcemanager.projectCreator
), which contains theresourcemanager.projects.create
permission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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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 theserviceusage.services.enable
permission. Learn how to grant roles. - Créer un compte de service Consultez la section Créer un compte de service avec les autorisations requises.
- Installez le SDK Vertex AI pour Python.
- Vérifiez l'existence du magasin de métadonnées
default
dans votre projet. (obligatoire)- Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées
default
, accédez à la pageMetadata
dans la console Google Cloud . - Si le magasin de métadonnées
default
n'existe pas, il est créé :- quand vous exécutez la première tâche PipelineJob ;
- ou quand vous créez votre premier test dans le SDK Vertex AI pour Python.
Facultatif : Pour configurer le chiffrement avec CMEK, consultez la section Configurer le magasin de métadonnées de votre projet
- Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées
- Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué
- Entraînement du modèle avec le code de prétraitement des données prédéfini
- Comparer les exécutions de pipeline
- Journalisation automatique
Emplacements acceptés
Le tableau Fonctionnalités disponibles répertorie les emplacements disponibles pour Vertex AI Experiments. Lorsque vous utilisez Vertex AI Pipelines ou Vertex AI TensorBoard, ceux-ci doivent se trouver au même emplacement que votre test Vertex AI.