Creare e gestire le esecuzioni degli esperimenti

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" nel menu di navigazione.
• run_name: specifica un nome per l'esecuzione da associare alla sessione corrente. Consulta start_run nella documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI.
• experiment_run_tensorboard: facoltativo. Una risorsa di supporto TensorBoard per attivare e archiviare le metriche delle serie temporali registrate in questa esecuzione dell'esperimento utilizzando log_time_series_metrics.
• project: il tuo ID progetto. Puoi trovare questi ID nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.
• location: consulta l'elenco delle località disponibili

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" nel menu di navigazione.
• run_name: specifica un nome per l'esecuzione.
• project: il tuo ID progetto. Puoi trovarli nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.
• location: consulta l'elenco delle località disponibili

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" nel menu di navigazione.
• run_name: specifica il nome dell'esecuzione che vuoi riprendere.
• project: il tuo ID progetto. Puoi trovarli nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.
• location: consulta l'elenco delle località disponibili

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 riquadro di navigazione della sezione.
• run_name: specifica il nome dell'esecuzione da eliminare.
• project: il tuo ID progetto. Puoi trovarli nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.
• location: consulta l'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.

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 il tuo elenco di esperimenti nella console Google Cloud selezionando Esperimenti nel riquadro di navigazione della sezione.
• project: il tuo ID progetto. Puoi trovare questi ID progetto nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.
• location: consulta l'elenco delle località disponibili
• state: i possibili valori per state, che viene visualizzato come "status" 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