Vertex AI Experiments wird vom Vertex AI SDK für Python und derGoogle Cloud -Konsole unterstützt. Vertex AI Experiments erfordert und hängt von Vertex ML Metadata ab.
Einrichten
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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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.
-
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. - Ein Dienstkonto erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstkonto mit erforderlichen Berechtigungen erstellen.
- Installieren Sie das Vertex AI SDK für Python.
- Prüfen Sie, ob der
default
-Metadatenspeicher in Ihrem Projekt vorhanden ist. (erforderlich)- Wenn Sie prüfen möchten, ob Ihr Projekt den
default
-Metadatenspeicher hat, rufen Sie in der Google Cloud Console die SeiteMetadata
auf. - Wenn der
default
-Metadatenspeicher nicht vorhanden ist, wird er erstellt, wenn- Sie den ersten PipelineJob ausführen,
- Alternativ können Sie Ihren ersten Test im Vertex AI SDK für Python erstellen.
Optional: Informationen zur Konfiguration mit CMEK finden Sie unter Metadatenspeicher Ihres Projekts konfigurieren.
- Wenn Sie prüfen möchten, ob Ihr Projekt den
- Trainierte und bewertete Modelle vergleichen
- Modelltraining mit vordefiniertem Daten-Vorverarbeitungscode
- Pipelineausführungen vergleichen
- Automatisches Logging
Unterstützte Standorte
In der Tabelle Featureverfügbarkeit werden die verfügbaren Standorte für Vertex AI Experiments aufgeführt. Wenn Sie Vertex AI-Pipelines oder Vertex AI TensorBoard verwenden, müssen diese sich am selben Standort wie Ihr Vertex AI-Test befinden.