O Vertex AI Experiments é compatível com o rastreamento de execuções e artefatos. As execuções são etapas de um fluxo de trabalho de ML que incluem, entre outras coisas, pré-processamento de dados, treinamento e avaliação de modelos. As execuções podem consumir artefatos como conjuntos de dados e produzir artefatos como modelos.
Criar artefato
O exemplo a seguir usa o método create
da classe de artefato.
Python
schema_title: obrigatório. Identifica o título do esquema usado pelo recurso.project: . Esses IDs estão na página de boas-vindas do console Google Cloud .location: consulte a Lista de locais disponíveisuri: opcional. URI do local do artefato.resource_id: opcional. A parteresource_iddo nome do artefato com o formato. Ele é globalmente exclusivo em um metadataStore:
projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>display_name: opcional. O nome definido pelo usuário do recurso.schema_version: opcional. Especifica a versão usada pelo recurso. Se não for definido, o padrão será usar a versão mais recente.description: opcional. Descreve a finalidade do recurso a ser criado.metadata: opcional. Contém as informações de metadados que serão armazenadas no recurso.
Iniciar execução
O exemplo a seguir usa o método start_execution.
Python
schema_title: identifica o título do esquema usado pelo recurso.display_name: o nome do recurso definido pelo usuário.input_artifacts: artefatos a serem atribuídos como entrada.output_artifacts: artefatos como saídas para essa execução.project: o ID do projeto. É possível encontrá-los na página de boas-vindas do console Google Cloud .location: consulte a Lista de locais disponíveisresource_id: opcional. A parteresource_iddo nome do artefato com o formato. Ele é globalmente exclusivo em um metadataStore: projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>.schema_version: opcional. Especifica a versão usada pelo recurso. Se não for definido, o padrão será usar a versão mais recente.metadata: opcional. Contém as informações de metadados que serão armazenadas no recurso.resume: bool.Observação: quando o parâmetro
resumeopcional é especificado comoTRUE, a execução iniciada anteriormente é retomada. Quando não especificado,resumeassume como padrãoFALSEe uma nova execução é criada.