Créer ou supprimer un test

Vous pouvez utiliser le SDK Vertex AI pour Python ou la console Google Cloud pour créer ou supprimer un test. Le SDK est une bibliothèque de code Python que vous pouvez utiliser pour créer et gérer des tests de manière programmatique. La console est une interface utilisateur Web qui vous permet de créer et de gérer des tests de manière visuelle.

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Créer un test avec une instance TensorBoard

SDK Vertex AI pour Python

Créez un test et, si vous le souhaitez, associez une instance TensorBoard Vertex AI à l'aide du SDK Vertex AI pour Python. Ajoutez une description du test pour documenter son objectif. Consultez la page init dans la documentation de référence du SDK Vertex AI.

Python

from typing import Optional, Union

from google.cloud import aiplatform


def create_experiment_sample(
    experiment_name: str,
    experiment_description: str,
    experiment_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]],
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(
        experiment=experiment_name,
        experiment_description=experiment_description,
        experiment_tensorboard=experiment_tensorboard,
        project=project,
        location=location,
    )
  • experiment_name : attribuez un nom à votre test.
  • experiment_description : fournissez une description pour votre test.
  • experiment_tensorboard : Facultatif. Instance TensorBoard de Vertex à utiliser comme sauvegarde de TensorBoard pour le test fourni. Si aucun experiment_tensorboard n'est fourni, une instance TensorBoard par défaut est créée et utilisée par ce test. Remarque : Si des clés de chiffrement gérées par le client (CMEK) doivent être associées à l'instance TensorBoard, experiment_tensorboard n'est plus facultatif.
  • project : l'ID de votre projet. Vous pouvez trouver ces ID sur la page d'accueil de la console Google Cloud.
  • location : consultez la liste des emplacements disponibles. Veillez à utiliser une région compatible avec TensorBoard si vous créez une instance TensorBoard.

Console Google Cloud

Suivez ces instructions pour créer un test.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Tests.
    Accéder à Tests
  2. Assurez-vous que vous êtes dans le projet dans lequel vous souhaitez créer le test.
    Projet Vertex AI sélectionné
  3. Cliquez sur Créer pour ouvrir le volet Test. Le volet Créer un test s'affiche.
  4. Dans le champ Nom du test, indiquez un nom permettant d'identifier de manière unique votre test.
  5. Facultatif. Dans le champ Instance TensorBoard, sélectionnez une instance dans le menu déroulant ou attribuez un nom à votre nouvelle instance TensorBoard.
  6. Cliquez sur Créer pour créer votre test.

Créer un test sans instance TensorBoard par défaut

SDK Vertex AI pour Python

Créez un test. Ajoutez une description du test pour documenter son objectif. Consultez la page init dans la documentation de référence du SDK Vertex AI.

Python

from google.cloud import aiplatform


def create_experiment_without_default_tensorboard_sample(
    experiment_name: str,
    experiment_description: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(
        experiment=experiment_name,
        experiment_description=experiment_description,
        experiment_tensorboard=False,
        project=project,
        location=location,
    )
  • experiment_name : attribuez un nom à votre test.
  • experiment_description : fournissez une description pour votre test.
  • project : l'ID de votre projet. Vous pouvez trouver ces ID sur la page d'accueil de la console Google Cloud.
  • location : consultez la liste des emplacements disponibles. Veillez à utiliser une région compatible avec TensorBoard si vous créez une instance TensorBoard.

Supprimer le test

La suppression d'un test entraîne la suppression de ce dernier et de toutes ses exécutions. Le test Vertex AI TensorBoard associé au test n'est pas supprimé. Pour supprimer un test TensorBoard, consultez la section Supprimer un test Vertex AI TensorBoard obsolète.

Les exécutions, les artefacts et les exécutions de pipeline associés au test supprimé ne sont pas supprimés. Vous les trouverez dans la console Google Cloud. Pour les artefacts et les exécutions, des frais mensuels de 10 $/Go sont gérés par le service Vertex ML Metadata.

SDK Vertex AI pour Python

L'exemple suivant utilise la méthode delete de ExperimentClass.

Python

from google.cloud import aiplatform


def delete_experiment_sample(
    experiment_name: str,
    project: str,
    location: str,
    delete_backing_tensorboard_runs: bool = False,
):
    experiment = aiplatform.Experiment(
        experiment_name=experiment_name, project=project, location=location
    )

    experiment.delete(delete_backing_tensorboard_runs=delete_backing_tensorboard_runs)
  • experiment_name : attribuez un nom à votre test.
  • project : l'ID de votre projet. Vous pouvez trouver ces ID sur la page d'accueil de la console Google Cloud.
  • location : consultez la liste des emplacements disponibles.
  • delete_backing_tensorboard_runs : si la valeur est "True", les exécutions Vertex AI TensorBoard associées aux exécutions de test que nous avons utilisées pour stocker les métriques de séries temporelles seront également supprimées.

Console

Suivez les instructions ci-dessous pour supprimer un test.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Tests.
    Accéder à Tests
  2. Cochez la case associée au test que vous souhaitez supprimer. L'option Supprimer s'affiche.
  3. Cliquez sur Supprimer.
    • Vous pouvez également accéder au menu d'options qui se trouve sur la même ligne que le test, puis sélectionner supprimer.

Afficher la liste des tests dans la console Google Cloud

  1. Dans la console Google Cloud, dans la section Vertex AI, accédez à la page Tests.

    Accéder à la page "Tests"

  2. Vérifiez que vous êtes dans le bon projet.

  3. La liste des tests pour votre projet s'affiche dans la vue Suivi des tests.
    Si vous avez associé une instance TensorBoard Vertex AI à votre test, elle s'affiche dans la liste comme "Test de sauvegarde de Tensorboard votre test".

Liste des tests Vertex AI

Étape suivante

Exemple de notebook pertinent