比較及分析執行作業

您可以使用 Python 適用的 Vertex AI SDK，查看 Vertex AI Experiments 執行資料並比較執行作業。

• 取得跑步資料
• 比較執行作業

Google Cloud 控制台會以視覺化方式呈現與這些執行作業相關聯的資料。

• 查看實驗執行資料
• 比較實驗執行作業

取得實驗執行作業資料

這些範例包括取得特定實驗執行的執行指標、執行參數、執行階段序列指標、構件和分類指標。

摘要指標

Python

from typing import Dict, Union

from google.cloud import aiplatform


def get_experiment_run_metrics_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
) -> Dict[str, Union[float, int]]:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    return experiment_run.get_metrics()

• run_name：為這個工作階段指定適當的執行名稱。
• experiment：這項實驗的名稱或執行個體。 如要查看實驗清單，請在 Google Cloud 控制台中選取區段導覽中的「實驗」。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些資訊。
• location：請參閱「可用位置清單」。

參數

Python

from typing import Dict, Union

from google.cloud import aiplatform


def get_experiment_run_params_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
) -> Dict[str, Union[float, int, str]]:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    return experiment_run.get_params()

• run_name：為這個工作階段指定適當的執行名稱。
• experiment：這項實驗的名稱或執行個體。 如要查看實驗清單，請在 Google Cloud 控制台中選取區段導覽中的「實驗」。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些資訊。
• location：請參閱「可用位置清單」。

時間序列指標

Python

from typing import Union

from google.cloud import aiplatform


def get_experiment_run_time_series_metric_data_frame_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
) -> "pd.DataFrame":  # noqa: F821
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    return experiment_run.get_time_series_data_frame()

• run_name：為這個工作階段指定適當的執行名稱。
• experiment：這項實驗的名稱或執行個體。 如要查看實驗清單，請在 Google Cloud 控制台中選取區段導覽中的「實驗」。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些資訊。
• location：請參閱「可用位置清單」。

構件

Python

from typing import List, Union

from google.cloud import aiplatform
from google.cloud.aiplatform.metadata import artifact


def get_experiment_run_artifacts_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
) -> List[artifact.Artifact]:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name,
        experiment=experiment,
        project=project,
        location=location,
    )

    return experiment_run.get_artifacts()

• run_name：為這個工作階段指定適當的執行名稱。
• experiment：這項實驗的名稱或執行個體。 如要查看實驗清單，請在 Google Cloud 控制台中選取區段導覽中的「實驗」。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些資訊。
• location：請參閱「可用位置清單」。

分類指標

Python

from typing import Dict, List, Union

from google.cloud import aiplatform


def get_experiment_run_classification_metrics_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
) -> List[Dict[str, Union[str, List]]]:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    return experiment_run.get_classification_metrics()

• run_name：為這個工作階段指定適當的執行名稱。
• experiment：這項實驗的名稱或執行個體。 如要查看實驗清單，請在 Google Cloud 控制台中選取區段導覽中的「實驗」。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些資訊。
• location：請參閱「可用位置清單」。

比較執行作業

您可以使用 Python 適用的 Vertex AI SDK，擷取與實驗相關聯的資料。實驗執行的資料會以 DataFrame 形式傳回。

比較執行作業

實驗執行的資料會以 DataFrame 形式傳回。

Python

from google.cloud import aiplatform


def get_experiments_data_frame_sample(
    experiment: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment, project=project, location=location)

    experiments_df = aiplatform.get_experiment_df()

    return experiments_df

• experiment_name：為實驗命名。 如要查看實驗清單，請在控制台中選取區段導覽中的「實驗」 Google Cloud 。
• project：。您可以在 Google Cloud 控制台 歡迎頁面中找到這些 ID。
• location：請參閱「可用位置清單」。

Google Cloud 控制台

使用 Google Cloud 控制台查看實驗執行作業的詳細資料，並比較各項實驗執行作業。

查看實驗執行資料

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Experiments」頁面。
   前往「實驗」。
   畫面上會顯示與專案相關聯的實驗清單。
2. 選取要查看的執行項目所屬實驗。
   系統會顯示執行清單、時間序列資料圖表，以及指標和參數資料表。請注意，在本例中，系統選取了三次執行，但時間序列資料圖表中只顯示兩行。由於第三次實驗執行沒有任何時間序列資料可供顯示，因此沒有第三條線。
   
   
3. 按一下執行名稱，即可前往詳細資料頁面。
   
   導覽列和時間序列資料圖表隨即顯示。
   
4. 如要查看所選執行的指標、參數、構件和詳細資料，請按一下導覽列中的相應按鈕。
   • 指標
     
   • 參數
     
   • 構件
     
     如要查看構件歷程，請按一下「在中繼資料儲存庫中開啟構件」連結。系統會顯示與執行作業相關聯的沿襲圖。
     
   • 詳細資料
     

如要與他人共用資料，請使用與檢視畫面相關聯的網址。舉例來說，您可以分享與實驗相關聯的實驗執行作業清單：

比較實驗執行作業

您可以選取要比較的實驗執行次數，包括實驗內和實驗間的比較。

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Experiments」頁面。
   前往「實驗」。
   畫面上會顯示實驗清單。
2. 選取要比較的執行作業所屬的實驗。系統會顯示執行作業清單。
3. 選取要比較的實驗執行。按一下 [Compare] (比較) 。
   
   根據預設，圖表會比較所選實驗執行的時間序列指標。
4. 如要從專案中的任何實驗新增其他執行作業，請按一下「新增執行作業」。

如要與他人共用資料，請使用與檢視畫面相關聯的網址。舉例來說，分享時間序列指標資料的比較檢視畫面：

如要瞭解如何更新執行作業的狀態，請參閱「建立及管理實驗執行作業」一文。

後續步驟

• 追蹤執行作業和構件