Configurazione per gli esperimenti Vertex AI

Vertex AI Experiments è supportato dall'SDK Vertex AI per Python e dalla console Google Cloud. Vertex AI Experiments richiede e dipende da Vertex ML Metadata.

Configura

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the required API.

    Enable the API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the required API.

    Enable the API

    8.
  8. Crea un account di servizio. Consulta Creare un account di servizio con le autorizzazioni richieste.
  9. Installa l'SDK Vertex AI per Python.
  10. Verifica l'esistenza dell'defaultarchivio dei metadati nel tuo progetto. (obbligatorio)
    • Per verificare se il tuo progetto ha il defaultMetadata Store, vai alla pagina Metadata nella console Google Cloud.
    • Se l'default archivio di metadati non esiste, viene creato quando

Località supportate

La tabella Disponibilità delle funzionalità elenca le località disponibili per gli esperimenti Vertex AI. Quando utilizzi Vertex AI Pipelines o Vertex AI TensorBoard, questi devono trovarsi nella stessa posizione dell'esperimento Vertex AI.

Passaggi successivi

Tutorial pertinenti sui notebook

  1. Confrontare i modelli addestrati e valutati
  2. Addestramento del modello con codice di pre-elaborazione dei dati predefinito
  3. Confrontare le esecuzioni della pipeline
  4. Log automatico