O Vertex AI Experiments é compatível com o SDK da Vertex AI para Python e o console doGoogle Cloud . O Vertex AI Experiments requer e depende dos metadados da Vertex ML.
Configurar
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator
(
roles/resourcemanager.projectCreator
), which contains theresourcemanager.projects.create
permission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the required API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
), which contains theserviceusage.services.enable
permission. Learn how to grant roles. -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
- Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
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Create a project: To create a project, you need the Project Creator
(
roles/resourcemanager.projectCreator
), which contains theresourcemanager.projects.create
permission. Learn how to grant roles.
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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the required API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
), which contains theserviceusage.services.enable
permission. Learn how to grant roles. - Criar uma conta de serviço. Consulte Criar uma conta de serviço com as permissões necessárias.
- Instale o SDK da Vertex AI para Python.
- Verifique a existência do armazenamento de metadados
default
no seu projeto. (obrigatório)- Para ver se o projeto tem o repositório de metadados
default
, acesse a páginaMetadata
no console do Google Cloud . - Se o repositório de metadados
default
não existir, ele será criado quando- você executa o primeiro PipelineJob;
- ou crie seu primeiro experimento no SDK da Vertex AI para Python.
Opcional: para configurar com CMEK, consulte Configurar o repositório de metadados do projeto.
- Para ver se o projeto tem o repositório de metadados
- Comparar modelos treinados e avaliados
- Treinamento de modelo com código de pré-processamento de dados pré-criado
- Compare execuções de pipeline
- Geração automática de registros
Locais suportados
A tabela Disponibilidade de recursos lista os locais disponíveis para os experimentos da Vertex AI. Ao usar o Vertex AI Pipelines ou o Vertex AI TensorBoard, eles precisam estar no mesmo local que seu experimento do Vertex AI.