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.
- 
    
    
      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.
- 
      Create a project: To create a project, you need the Project Creator
      (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
 
- 
  
    Verify that billing is enabled for your Google Cloud project. 
- 
  
  
    
      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.enablepermission. 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.
- 
      Create a project: To create a project, you need the Project Creator
      (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
 
- 
  
    Verify that billing is enabled for your Google Cloud project. 
- 
  
  
    
      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.enablepermission. 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 SeiteMetadataauf.
- 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.