Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Sie können das Vertex AI SDK für Python oder die Google Cloud Console verwenden, um Tests zu erstellen oder zu löschen. Das SDK ist eine Bibliothek mit Python-Code, mit der Sie programmatisch Tests erstellen und verwalten können. Die Console ist eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Tests visuell erstellen und verwalten können.
Test mit einer TensorBoard-Instanz erstellen
Vertex AI SDK für Python
Erstellen Sie ein Experiment und verknüpfen Sie optional eine Vertex AI TensorBoard-Instanz mit Vertex AI SDK für Python. Fügen Sie eine Beschreibung für den Test hinzu, um dessen Zweck zu dokumentieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zum Vertex AI SDK unter init.
experiment_name: Geben Sie einen Namen für den Test an.
experiment_description: Geben Sie eine Beschreibung des Tests ein.
experiment_tensorboard:
Optional. Die Vertex-TensorBoard-Instanz, die als unterstützendes TensorBoard für den bereitgestellten Test verwendet werden soll.
Wenn kein experiment_tensorboard angegeben ist, wird von diesem Test eine Standard-TB-Instanz erstellt und verwendet. Hinweis: Wenn CMEK (Verschlüsselungsschlüssel) mit der TensorBoard-Instanz verknüpft werden müssen, ist experiment_tensorboard nicht mehr optional.
project: . Sie finden diese IDs auf der Begrüßungsseite der Google Cloud Console.
location: Siehe Liste der verfügbaren Standorte
Sie müssen bei der Erstellung einer TensorBoard-Instanz eine Region verwenden, die TensorBoard unterstützt.
Google Cloud console
So erstellen Sie einen Test:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Tests auf. Zu Tests
Sie müssen sich in dem Projekt befinden, in dem Sie den Test erstellen möchten.
Klicken Sie auf add_boxErstellen, um den Bereich Test zu öffnen. Anschließend wird der Bereich Test erstellen angezeigt.
Geben Sie im Feld Testname einen Namen ein, um Ihren Test klar zu identifizieren.
Optional. Wählen Sie im Feld TensorBoard-Instanz eine Instanz aus dem Drop-down-Menü aus oder geben Sie einen Namen für die neue TensorBoard-Instanz ein.
Klicken Sie auf Erstellen, um den Test zu generieren.
Test ohne Standard-TensorBoard-Instanz erstellen
Vertex AI SDK für Python
Test erstellen Fügen Sie eine Beschreibung für den Test hinzu, um dessen Zweck zu dokumentieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zum Vertex AI SDK unter init.
experiment_name: Geben Sie einen Namen für den Test an.
experiment_description: Geben Sie eine Beschreibung des Tests ein.
project: . Sie finden diese IDs auf der Begrüßungsseite der Google Cloud Console.
location: Siehe Liste der verfügbaren Standorte
Sie müssen bei der Erstellung einer TensorBoard-Instanz eine Region verwenden, die TensorBoard unterstützt.
Test löschen
Durch das Löschen eines Tests wird dieser Test und alle mit dem Test verknüpften Testausführungen gelöscht. Der mit dem Test verknüpfte Vertex AI TensorBoard-Test wird nicht gelöscht. Informationen zum Löschen eines TensorBoard-Tests finden Sie unter Veraltete Vertex AI TensorBoard-Tests löschen.
Pipeline-Ausführungen, Artefakte und Ausführungen, die mit dem gelöschten Test verknüpft sind, werden auch nicht gelöscht. Sie finden sie in der Google Cloud -Konsole.
Für Artefakte und Ausführungen wird eine monatliche Gebühr von 10 $/GB vom Vertex ML-Metadatendienst berechnet.
delete_backing_tensorboard_runs: Wenn "True", werden auch die mit dem Testlauf verknüpfte Vertex AI TensorBoard-Ausführungen unter dem Test gelöscht, der zum Speichern von Zeitachsenmesswerten verwendet wurde.
Console
So löschen Sie einen Test:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Tests auf. Zu Tests
Setzen Sie das Häkchen für den Test, den Sie löschen möchten. Die Option Löschen wird angezeigt.
Klicken Sie auf Löschen.
Alternativ können Sie das Menü more_vert-Optionen aufrufen, das sich in derselben Zeile wie der Test befindet, und dann Löschen auswählen.
Liste der Tests in der Google Cloud Console aufrufen
Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Vertex AI“ die Seite Tests auf.
Prüfen Sie, ob Sie sich im richtigen Projekt befinden.
Eine Liste der Tests für Ihr Projekt wird in der Ansicht Test-Tracking angezeigt.
Wenn Sie Ihren Test mit einer Vertex AI TensorBoard-Instanz verknüpft haben, wird diese in der Liste als "your-experiment Backing Tensorboard Experiment" angezeigt.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[],[],null,["# Create or delete an experiment\n\nYou can use either the Vertex AI SDK for Python or the Google Cloud console to\ncreate or delete an experiment. The SDK is a library of Python code that you\ncan use to programmatically create and manage experiments. The console is a\nweb-based user interface that you can use to create and manage experiments\nvisually.\n| When creating an experiment using the Google Cloud console for the first time, be sure that there's a `default` Metadata Store. To check, go to your project's **Metadata** page in the Google Cloud console. See [Configure your project's metadata store](/vertex-ai/docs/ml-metadata/configure)\n\nCreate experiment with a TensorBoard instance\n---------------------------------------------\n\n### Vertex AI SDK for Python\n\n\nCreate an experiment and, optionally, associate a Vertex AI TensorBoard instance using\nthe Vertex AI SDK for Python. Add a description for the\nexperiment to document its purpose. See [`init`](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform#google_cloud_aiplatform_init)\nin the Vertex AI SDK reference documentation. \n\n### Python\n\n from typing import Optional, Union\n\n from google.cloud import aiplatform\n\n\n def create_experiment_sample(\n experiment_name: str,\n experiment_description: str,\n experiment_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]],\n project: str,\n location: str,\n ):\n aiplatform.init(\n experiment=experiment_name,\n experiment_description=experiment_description,\n experiment_tensorboard=experiment_tensorboard,\n project=project,\n location=location,\n )\n\n- `experiment_name`: Provide a name for your experiment.\n- `experiment_description`: Provide a description for your experiment.\n- `experiment_tensorboard`: Optional. The Vertex TensorBoard instance to use as a backing TensorBoard for the provided experiment. If no `experiment_tensorboard` is provided, a default TB instance is created and used by this experiment. Note: If CMEK (encryption keys) need to be associated with the TensorBoard instance, then `experiment_tensorboard` is no longer optional.\n- `project`: . You can find these IDs in the Google Cloud console [welcome](https://console.cloud.google.com/welcome) page. \n- `location`: See [List of available locations](/vertex-ai/docs/general/locations) Be sure to use a region that supports TensorBoard if creating a TensorBoard instance.\n\n### Google Cloud console\n\n\nUse these instructions to create an experiment.\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Experiments** page. \n [Go to Experiments](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/experiments)\n2. Be sure you're in the project you want to create the experiment in. \n3. Click **add_box\n Create** to open the **Experiment** pane. The **Create experiment** pane appears.\n4. In the **Experiment name** field, provide a name to uniquely identify your experiment.\n5. Optional. In the **TensorBoard instance** field, select an instance from the drop-down or provide a name for your new TensorBoard instance.\n6. Click **Create** to create your experiment.\n\nCreate an experiment without a default TensorBoard instance\n-----------------------------------------------------------\n\n### Vertex AI SDK for Python\n\n\nCreate an experiment. Add a description for the\nexperiment to document its purpose. See [`init`](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform#google_cloud_aiplatform_init)\nin the Vertex AI SDK reference documentation. \n\n### Python\n\n from google.cloud import aiplatform\n\n\n def create_experiment_without_default_tensorboard_sample(\n experiment_name: str,\n experiment_description: str,\n project: str,\n location: str,\n ):\n aiplatform.init(\n experiment=experiment_name,\n experiment_description=experiment_description,\n experiment_tensorboard=False,\n project=project,\n location=location,\n )\n\n- `experiment_name`: Provide a name for your experiment.\n- `experiment_description`: Provide a description for your experiment.\n- `project`: . You can find these IDs in the Google Cloud console [welcome](https://console.cloud.google.com/welcome) page. \n- `location`: See [List of available locations](/vertex-ai/docs/general/locations) Be sure to use a region that supports TensorBoard if creating a TensorBoard instance.\n\nDelete experiment\n-----------------\n\nDeleting an experiment deletes that experiment and all experiment runs\nassociated with the experiment. The Vertex AI TensorBoard experiment\nassociated with the experiment is not deleted. To delete a TensorBoard\nexperiment, see\n[Delete outdated Vertex AI TensorBoard experiment](/vertex-ai/docs/experiments/user-journey/uj-delete-outdated-tb-experiments).\n\nAlso, any pipeline runs, artifacts, and executions associated with the deleted\nexperiment are not removed. These can be found in the Google Cloud console.\nFor artifacts and executions, a $10/GB monthly charge is handled by the\nVertex ML Metadata service. \n\n### Vertex AI SDK for Python\n\nThe following sample uses the\n[`delete`](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform.ExperimentRun#google_cloud_aiplatform_ExperimentRun_delete)\nmethod from the\n[`ExperimentClass`](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform.ExperimentRun).\n\n### Python\n\n from google.cloud import aiplatform\n\n\n def delete_experiment_sample(\n experiment_name: str,\n project: str,\n location: str,\n delete_backing_tensorboard_runs: bool = False,\n ):\n experiment = aiplatform.Experiment(\n experiment_name=experiment_name, project=project, location=location\n )\n\n experiment.delete(delete_backing_tensorboard_runs=delete_backing_tensorboard_runs)\n\n- `experiment_name`: Provide a name for your experiment.\n- `project`: . You can find these IDs in the Google Cloud console [welcome](https://console.cloud.google.com/welcome) page.\n- `location`: See [List of available locations](/vertex-ai/docs/general/locations)\n- `delete_backing_tensorboard_runs`: If True will also delete the Vertex AI TensorBoard runs associated with the experiment runs under this experiment that we used to store time series metrics.\n\n### Console\n\n\nUse the following instructions to delete an experiment.\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Experiments** page. \n [Go to Experiments](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/experiments)\n2. Select the checkbox associated with the experiment you want to delete. The **Delete** option appears.\n3. Click **Delete** .\n - Alternatively, you can go to the more_vert options menu that is in the same row as the experiment and select **delete**.\n\nView list of experiments in Google Cloud console\n------------------------------------------------\n\n1. In the Google Cloud console, in the Vertex AI section, go to the\n **Experiments** page.\n\n [Go to the Experiments page](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/experiments)\n2. Check to be sure you are in the correct project.\n\n3. A list of experiments for your project appears in\n the **Experiment tracking** view. \n\n If you associated a Vertex AI TensorBoard instance with your\n experiment it shows up in the list as \"*your-experiment* Backing\n TensorBoard Experiment\".\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Create and manage experiment runs](/vertex-ai/docs/experiments/create-manage-exp-run)\n- [Delete outdated Vertex AI TensorBoard experiment](/vertex-ai/docs/experiments/user-journey/uj-delete-outdated-tb-experiments)\n\n### Relevant notebook sample\n\n- [Model training with prebuilt data pre-processing code](/vertex-ai/docs/experiments/user-journey/uj-model-training)"]]
