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Puoi utilizzare l'SDK Vertex AI per Python o la console Google Cloud per
creare o eliminare un esperimento. L'SDK è una libreria di codice Python che puoi utilizzare per creare e gestire gli esperimenti in modo programmatico. La console è un'interfaccia utente basata sul web che puoi utilizzare per creare e gestire gli esperimenti in modo visivo.
Crea un esperimento con un'istanza TensorBoard
SDK Vertex AI per Python
Crea un esperimento e, se vuoi, associa un'istanza di Vertex AI TensorBoard utilizzando
l'SDK Vertex AI per Python. Aggiungi una descrizione dell'esperimento per documentarne lo scopo. Consulta init
nella documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI.
experiment_name: fornisci un nome per l'esperimento.
experiment_description: fornisci una descrizione dell'esperimento.
experiment_tensorboard:
Facoltativo. L'istanza Vertex TensorBoard da utilizzare
come TensorBoard di supporto per l'esperimento fornito.
Se non viene fornito alcun experiment_tensorboard, viene creata e utilizzata da questo esperimento un'istanza TB predefinita. Nota: se le chiavi di crittografia CMEK devono essere
associate all'istanza TensorBoard, experiment_tensorboard
non è più facoltativo.
project: . Puoi trovare questi ID nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
location: vedi Elenco delle località disponibili
Assicurati di utilizzare una regione che supporti TensorBoard se crei un'istanza di TensorBoard.
Console Google Cloud
Segui queste istruzioni per creare un esperimento.
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esperimenti. Vai a Esperimenti
Assicurati di trovarti nel progetto in cui vuoi creare l'esperimento.
Fai clic su add_box
Crea per aprire il riquadro Esperimento. Viene visualizzato il riquadro Crea esperimento.
Nel campo Nome esperimento, fornisci un nome per identificare in modo univoco l'esperimento.
Facoltativo. Nel campo Istanza TensorBoard, seleziona un'istanza dal menu a discesa o
fornisci un nome per la nuova istanza TensorBoard.
Fai clic su Crea per creare l'esperimento.
Crea un esperimento senza un'istanza TensorBoard predefinita
SDK Vertex AI per Python
Crea un esperimento. Aggiungi una descrizione dell'esperimento per documentarne lo scopo. Consulta init
nella documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI.
experiment_name: fornisci un nome per l'esperimento.
experiment_description: fornisci una descrizione dell'esperimento.
project: . Puoi trovare questi ID nella pagina Benvenuto della console Google Cloud .
location: vedi Elenco delle località disponibili
Assicurati di utilizzare una regione che supporti TensorBoard se crei un'istanza di TensorBoard.
Elimina esperimento
L'eliminazione di un esperimento comporta l'eliminazione dell'esperimento e di tutte le esecuzioni associate. L'esperimento Vertex AI TensorBoard
associato all'esperimento non viene eliminato. Per eliminare un esperimento TensorBoard, consulta Elimina un esperimento Vertex AI TensorBoard obsoleto.
Inoltre, le esecuzioni di pipeline, gli artefatti e le esecuzioni associati all'esperimento eliminato non vengono rimossi. Questi dati sono disponibili nella console Google Cloud .
Per artefatti ed esecuzioni, un addebito mensile di 10 $/GB viene gestito dal
servizio Vertex ML Metadata.
delete_backing_tensorboard_runs: se True, verranno eliminate anche le esecuzioni di Vertex AI TensorBoard associate alle esecuzioni dell'esperimento in cui sono archiviate le metriche delle serie temporali.
Console
Segui queste istruzioni per eliminare un esperimento.
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Esperimenti. Vai a Esperimenti
Seleziona la casella di controllo associata all'esperimento che vuoi eliminare. Viene visualizzata l'opzione Elimina.
Fai clic su Elimina.
In alternativa, puoi andare al menu
more_vert opzioni
nella stessa riga dell'esperimento e selezionare Elimina.
Visualizzare l'elenco degli esperimenti nella console Google Cloud
Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina
Esperimenti.
Viene visualizzato un elenco degli esperimenti per il tuo progetto nella
visualizzazione Monitoraggio esperimenti.
Se hai associato un'istanza Vertex AI TensorBoard al tuo esperimento, questa viene visualizzata nell'elenco come "your-experiment Backing
TensorBoard Experiment".
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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)"]]