Vertex AI Experiments es compatible con el SDK de Vertex AI para Python y la consola deGoogle Cloud . Vertex AI Experiments requiere y depende de Vertex ML Metadata.
Configurar
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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.
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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. -
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. - Crear una cuenta de servicio. Consulta Crea una cuenta de servicio con los permisos necesarios.
- Instala el SDK de Vertex AI para Python
- Verifica la existencia del almacén de metadatos de
default
en tu proyecto. (obligatorio)- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
default
, ve a la páginaMetadata
en la consola de Google Cloud . - Si el almacén de metadatos
default
no existe, se crea cuando- ejecutas el primer PipelineJob,
- o crea tu primer experimento en el SDK de Vertex AI para Python.
Opcional: Para configurar con CMEK, consulta Configura el almacén de metadatos de tu proyecto.
- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
- Comparación de modelos entrenados y evaluados
- Entrenamiento de modelos con código precompilado de procesamiento previo de datos
- Compara ejecuciones de canalizaciones
- Registro automático
Ubicaciones admitidas
En la tabla Disponibilidad de las funciones, se enumeran las ubicaciones disponibles para Vertex AI Experiments. Cuando usas Vertex AI Pipelines o Vertex AI Tensorboard, deben estar en la misma ubicación que tu experimento de Vertex AI.