Configurar o Vertex AI Experiments

O Vertex AI Experiments é compatível com o SDK da Vertex AI para Python e o console do Google Cloud. O Vertex AI Experiments requer e depende dos Vertex ML Metadata.

Configurar

  1. 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.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. Enable the required API.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  7. Enable the required API.

    Enable the API

  8. Criar uma conta de serviço. Consulte Criar uma conta de serviço com as permissões necessárias.
  9. Instale o SDK da Vertex AI para Python.
  10. 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 página Metadata no console do Google Cloud.
    • Se o repositório de metadados default não existir, ele será criado quando

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.

A seguir

Tutoriais de notebook relevantes

  1. Comparar modelos treinados e avaliados
  2. Treinamento de modelo com código de pré-processamento de dados pré-criado
  3. Compare execuções de pipeline
  4. Geração automática de registros