Vertex AI Experiments es compatible con el SDK de Vertex AI para Python y la consola de Google Cloud. Vertex AI Experiments requiere y depende de Vertex ML Metadata.
Configurar
- Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
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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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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de 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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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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Enable the required API.
- Crear una cuenta de servicio. Consulta Crea una cuenta de servicio con los permisos necesarios.
- Instala el SDK de Vertex AI para Python
- Verifica la existencia del almacén de metadatos de
default
en tu proyecto. (obligatorio)- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
default
, ve a la páginaMetadata
en la consola de Google Cloud. - Si el almacén de metadatos
default
no existe, se crea cuando- ejecutas el primer PipelineJob,
- o crea tu primer experimento en el SDK de Vertex AI para Python.
Opcional: Para configurar con CMEK, consulta Configura el almacén de metadatos de tu proyecto.
- Para ver si tu proyecto tiene el almacén de metadatos
Ubicaciones admitidas
En la tabla Disponibilidad de las funciones, se enumeran las ubicaciones disponibles para Vertex AI Experiments. Cuando usas Vertex AI Pipelines o Vertex AI Tensorboard, deben estar en la misma ubicación que tu experimento de Vertex AI.
¿Qué sigue?
Instructivos de notebook relevantes
- Comparación de modelos entrenados y evaluados
- Entrenamiento de modelos con código precompilado de procesamiento previo de datos
- Compara ejecuciones de canalizaciones
- Registro automático