テストを作成する

テストを作成する

このページでは、Colab Enterprise のサイドパネルを使用して Vertex AI Experiments を操作する方法について説明します。

Colab Enterprise ノートブックでコードを実行して Google Cloud のサービスと API にアクセスするには、Google アカウントに関連付けられている認証情報を使用します。詳細については、 Google Cloud のサービスと API にアクセスするをご覧ください。

サイドパネルは、Colab Enterprise インターフェースから離れることなく Vertex AI Experiments を操作するための追加の方法です。

1 つ以上のノートブックが開いている場合、サイドパネルが Colab Enterprise の [Notebooks] ページに表示されます。

始める前に

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.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

7. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

必要なロール

Colab Enterprise ノートブックでサイドパネルを使用するのに必要な権限がユーザー アカウントに付与されるように、プロジェクトに対する次の IAM ロールをユーザー アカウントに付与するよう管理者に依頼してください。

• Colab Enterprise ユーザー （roles/aiplatform.colabEnterpriseUser）
• Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

管理者は、カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、必要な権限をユーザー アカウントに付与することもできます。

1 つ以上の必須ロールに dataform.repositories.list 権限が含まれています。プロジェクトで dataform.repositories.list 権限またはコード作成者（roles/dataform.codeCreator）ロールが付与されているユーザーは、Dataform API または Dataform コマンドライン インターフェース（CLI）を使用して、そのプロジェクトのコードアセットの名前を一覧取得できます。BigQuery Studio を使用する管理者以外のユーザーは、自身が作成したコードアセットまたは自分と共有されているコードアセットのみを表示できます。

Vertex AI Experiments

Vertex AI Experiments を使用すると、さまざまなモデル アーキテクチャ、ハイパーパラメータ、トレーニング環境を追跡して分析し、テスト実行のステップ、入力、出力を追跡できます。詳細については、Vertex AI Experiments の概要をご覧ください。

テストを作成して表示する

テストの結果を作成して表示するには、Colab Enterprise のサイドパネルを使用します。

1. Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [ノートブック] ページに移動します。

   [ノートブック] に移動

2. [リージョン] メニューで、ノートブックを含むリージョンを選択します。

3. [マイ ノートブック] タブで、開きたいノートブックをクリックします。ノートブックをまだ作成していない場合は、ノートブックを作成します。

4. ノートブックの右側のサイドパネルで、 [テストを管理] ボタンをクリックします。

   サイドパネルで [テスト] タブが開きます。

5. [サンプルコードを挿入] ボタンをクリックします。

   Colab Enterprise は、ノートブックにコードセルを追加して、テストを操作します。

6. ノートブックで、パラメータ値を格納するコードセルを見つけます。これらのパラメータを使用して Vertex AI Experiments を操作します。

7. 次のパラメータの値を更新します。

   • PROJECT_ID: ノートブックが存在するプロジェクトの ID。
   • REGION: ノートブックが配置されているリージョン。
   • BUCKET_URI: gs://BUCKET_NAME 形式の Cloud Storage バケット URI。これは既存のバケットでも、コードの実行時に作成することもできます。このバケットは、Colab Enterprise ノートブックと同じプロジェクトとリージョンに存在する必要があります。
   • EXPERIMENT_NAME: テストの名前。テストが存在しない場合、Vertex AI Experiments によってテストが作成されます。

8. Cloud Storage バケットを作成する必要がある場合は、次のコード行を見つけてコメント化を解除します。

   # ! gcloud storage buckets create {BUCKET_URI} --location={REGION} --project={PROJECT_ID}
   

9. サイドパネルからノートブックに追加されたコードセルを実行します。

10. 最後のコードセルが実行されたら、表示された [テストを表示] ボタンをクリックします。

11. サイドパネルで [実行] タブまたは [詳細] タブをクリックして、テストに関する情報を表示します。詳細については、テスト実行を作成して管理するをご覧ください。

    サイドパネルには、テスト実行に関する情報が表示されます。 実行の作成、管理、削除は、 Google Cloud コンソールの Vertex AI Experiments または Vertex AI API を使用して行います。

次のステップ

• Vertex AI Experiments について学習します。