Vertex AI Pipelines 可讓您以無伺服器的方式，執行使用 Kubeflow Pipelines SDK 或 TensorFlow Extended 建構的機器學習 (ML) 管道。本文件說明如何使用 Vertex AI Pipelines 來視覺化、分析及比較管道執行作業。
如要進一步瞭解如何執行及排程管道，請參閱執行管道指南。
使用 Google Cloud 主控台將管道執行作業視覺化
請參閱以下操作說明，進一步瞭解如何使用 Google Cloud 控制台來視覺化管道執行作業。
在 Google Cloud 控制台中開啟 Vertex AI Pipelines。
在「選取近期專案」中，按一下專案圖塊。
按一下要分析的管道執行作業名稱。
管道執行頁面隨即顯示，並顯示管道的執行時間圖表。管道的摘要會顯示在「管道執行分析」窗格中。
- 管道圖表會顯示管道中的各個工作流程步驟。
- 管道摘要會顯示管道執行作業的基本資訊，以及在該管道執行作業中使用的參數。
如要進一步瞭解管道步驟或構件，請在執行階段圖表中按一下步驟或構件。
「管道執行作業分析」窗格會顯示此管道步驟或構件的相關資訊。
對於管道步驟，這類資訊包括執行詳細資料、傳遞至步驟的輸入參數，以及步驟傳遞至管道的任何輸出參數。
如要進一步瞭解所選管道步驟，請按照下列步驟操作：
按一下「View job」即可查看工作詳細資料。
工作詳細資料頁面會顯示相關資訊，例如用來執行此步驟的機器類型、步驟執行的容器映像檔，以及此步驟使用的加密金鑰。
按一下「View logs」，查看這個管道步驟產生的記錄。
系統隨即會顯示「Logs」(記錄) 窗格。使用記錄檔來協助偵錯管道的行為。
對於構件，這類資訊包括構件的資料類型、構件儲存的位置，以及構件的指標。
如要進一步瞭解所選構件，請按照下列步驟操作：
按一下構件的 URI，即可在 Cloud Storage 中開啟該位置。
按一下「在機器學習中繼資料中開啟」，即可在 Vertex 機器學習中繼資料中查看構件的沿革。如要進一步瞭解管道構件歷程，請參閱「追蹤管道構件的歷程」。如果您是 Vertex 機器學習中繼資料的新手，請參閱 Vertex 機器學習中繼資料簡介。
使用 Google Cloud 控制台比較管道執行作業
請按照下列操作說明，在 Google Cloud 主控台中比較管道執行作業。
在 Google Cloud 控制台中開啟 Vertex AI Pipelines。
選取要比較的管道執行作業核取方塊。
在 Vertex AI Pipelines 選單列中，按一下 「比較」。
系統會顯示「比較執行作業」窗格。
「比較執行作業」窗格會列出管道的參數和指標。
這類資訊有助您執行分析，例如分析不同超參數組合如何影響模型的指標。
後續步驟
- 請參閱 Vertex AI 管道簡介，進一步瞭解如何自動化調度管理機器學習工作流程。
- 瞭解如何建構機器學習管道。