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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.
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.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Tests. Accéder à Tests
Assurez-vous que vous êtes dans le projet dans lequel vous souhaitez créer le test.
Cliquez sur add_box Créer pour ouvrir le volet Test. Le volet Créer un test s'affiche.
Dans le champ Nom du test, indiquez un nom permettant d'identifier de manière unique votre test.
Facultatif. Dans le champ Instance TensorBoard, sélectionnez une instance dans le menu déroulant ou attribuez un nom à votre nouvelle instance TensorBoard.
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.
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.
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.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Tests. Accéder à Tests
Cochez la case associée au test que vous souhaitez supprimer. L'option Supprimer s'affiche.
Cliquez sur Supprimer.
Vous pouvez également accéder au menu d'options more_vert qui se trouve sur la même ligne que le test, puis sélectionner supprimer.
Afficher la liste des tests dans la console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, dans la section Vertex AI, accédez à la page Tests.
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".
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2024/11/22 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2024/11/22 (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)"]]
