Vertex AI Experiments è supportato dall'SDK Vertex AI per Python e nella console Google Cloud. Vertex AI Experiments richiede e dipende Metadati Vertex ML.
Configura
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.
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Enable the required API.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.
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Enable the required API.
- Crea un account di servizio. Consulta Creare un account di servizio con le autorizzazioni richieste.
- Installa l'SDK Vertex AI per Python.
- Verifica l'esistenza dell'archivio metadati
default
nel tuo progetto. (obbligatorio)- Per verificare se il tuo progetto ha l'archivio metadati
default
, vai alla paginaMetadata
nella console Google Cloud. - Se l'
default
archivio di metadati non esiste, viene creato quando- esegui il primo PipelineJob,
- In alternativa, crea il tuo primo esperimento nell'SDK Vertex AI per Python.
(Facoltativo) Per eseguire la configurazione con CMEK, vedi Configura l'archivio di metadati del progetto.
- Per verificare se il tuo progetto ha l'archivio metadati
Località supportate
La tabella Disponibilità delle funzionalità elenca le località disponibili per gli esperimenti Vertex AI. Quando si utilizza Vertex AI Pipelines o Vertex AI TensorBoard, devono trovarsi nella stessa posizione dell'esperimento Vertex AI.
Passaggi successivi
Tutorial pertinenti sul blocco note
- Confrontare modelli addestrati e valutati
- Addestramento di modelli con codice predefinito di pre-elaborazione dei dati
- Confrontare le esecuzioni della pipeline
- Registrazione automatica