Configuration préalable pour les tests Vertex AI

Les tests Vertex AI sont compatibles avec le SDK Vertex AI pour Python et la console Google Cloud. Les tests Vertex AI exigent et dépendent de Vertex ML Metadata.

Préparation

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

4. Activez l'API requise.

   Activer l'API

5. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

6. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

7. Activez l'API requise.

   Activer l'API

8. Créer un compte de service Consultez la section Créer un compte de service avec les autorisations requises.
9. Installez le SDK Vertex AI pour Python.
10. Vérifiez l'existence du magasin de métadonnées default dans votre projet. (obligatoire)
    • Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées default, accédez à la page Metadata dans la console Google Cloud.
    • Si le magasin de métadonnées default n'existe pas, il est créé :
      • quand vous exécutez la première tâche PipelineJob ;
      • ou quand vous créez votre premier test dans le SDK Vertex AI pour Python.
        Facultatif : Pour configurer le chiffrement avec CMEK, consultez la section Configurer le magasin de métadonnées de votre projet

Emplacements acceptés

Le tableau Disponibilité des caractéristiques répertorie les emplacements disponibles pour les tests Vertex AI. Lorsque vous utilisez Vertex AI Pipelines ou Vertex AI TensorBoard, ceux-ci doivent se trouver au même emplacement que votre test Vertex AI.

Étapes suivantes

• Créer un test

Tutoriels pertinents sur les notebooks

1. Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué
2. Entraînement du modèle avec le code de prétraitement des données prédéfini
3. Comparer les exécutions de pipeline
4. Journalisation automatique