Vertex AI Experiments è supportato dall'SDK Vertex AI Python e Google Cloud dalla console. Vertex AI Experiments richiede e dipende da Vertex ML Metadata.
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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 role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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.enablepermission. 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 role
(
roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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.enablepermission. Learn how to grant roles.- Crea un account di servizio. Consulta Creare un account di servizio con le autorizzazioni richieste.
- Installa l'SDK Vertex AI per Python.
- Verifica l'esistenza dell'archivio dei metadati
defaultnel tuo progetto. (obbligatorio)- Per verificare se il tuo progetto ha l'archivio dei metadati
default, vai alla paginaMetadatanella Google Cloud console. - Se l'archivio dei metadati
defaultnon esiste, viene creato quando- esegui il primo PipelineJob,
- oppure crea il tuo primo esperimento nell'SDK Vertex AI Python.
Facoltativo: per configurare con CMEK, consulta Configurare l'archivio dei metadati del progetto.
- Per verificare se il tuo progetto ha l'archivio dei metadati
Località supportate
La tabella Disponibilità delle funzionalità elenca le località disponibili per Vertex AI Experiments. Quando utilizzi Vertex AI Pipelines o Vertex AI TensorBoard, questi devono trovarsi nella stessa località dell'esperimento Vertex AI.
Passaggi successivi
Tutorial sui notebook pertinenti
- Confronta i modelli addestrati e valutati
- Addestramento del modello con codice di pre-elaborazione dei dati predefinito
- Confronta le esecuzioni della pipeline
- Autologging