Crear y gestionar ejecuciones de experimentos

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: Indica el nombre del experimento. Puede consultar la lista de experimentos en la consola Google Cloud seleccionando "Experimentos" en la barra de navegación de la sección.
• run_name: especifica un nombre de ejecución para asociarlo a tu sesión actual. Consulta start_run en la documentación de referencia del SDK de Vertex AI.
• experiment_run_tensorboard: Opcional. Un recurso de TensorBoard de respaldo para habilitar y almacenar métricas de series temporales registradas en esta ejecución del experimento mediante log_time_series_metrics.
• project: . Puedes encontrar estos IDs en la página de bienvenida de la Google Cloud consola.
• location: consulta la lista de ubicaciones disponibles.

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: Indica el nombre del experimento. Puede consultar la lista de experimentos en la consola Google Cloud seleccionando "Experimentos" en la barra de navegación de la sección.
• run_name: especifica un nombre de ejecución.
• project: . Puedes encontrarlos en la página de Google Cloud bienvenida de la consola.
• location: consulta la lista de ubicaciones disponibles.

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: Indica el nombre del experimento. Puede consultar la lista de experimentos en la consola Google Cloud seleccionando "Experimentos" en la barra de navegación de la sección.
• run_name: especifica el nombre de la ejecución que quieras reanudar.
• project: . Puedes encontrarlos en la página de Google Cloud bienvenida de la consola.
• location: consulta la lista de ubicaciones disponibles.

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: el nombre o la instancia de este experimento. Puede consultar la lista de experimentos en la consola Google Cloud seleccionando "Experimentos" en el menú de navegación de la sección.
• run_name: especifica el nombre de la ejecución que quieras eliminar.
• project: . Puedes encontrarlos en la página de Google Cloud bienvenida de la consola.
• location: consulta la lista de ubicaciones disponibles.
• delete_backing_tensorboard_run: indica si se debe eliminar la ejecución de Vertex AI TensorBoard subyacente que almacena las métricas de series temporales de esta ejecución.

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: nombre de la ejecución asociada a tu experimento
• experiment_name: nombre del experimento. Puedes consultar tu lista de experimentos en la consola. Para ello, selecciona Experimentos en la barra de navegación de la sección. Google Cloud
• project: . Puedes encontrar estos IDs de proyecto en la página de Google Cloud bienvenida de la consola.
• location: consulta la lista de ubicaciones disponibles.
• state: posibles valores de state, que aparece como "status" en la consola Google Cloud :
  • 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