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Vertex AI Experiments は、Vertex AI SDK for Python と Google Cloud コンソールでサポートされています。Vertex AI Experiments では、Vertex ML Metadata が必要であり、それに依存しています。
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Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成 します。
注 : この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。
プロジェクト セレクタに移動
Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します 。
必要な API を有効にします。
API を有効にする
Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成 します。
注 : この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。
プロジェクト セレクタに移動
Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します 。
必要な API を有効にします。
API を有効にする
サービス アカウントを作成します。必要な権限を持つサービス アカウントを作成する をご覧ください。
Vertex AI SDK for Python をインストールします。
プロジェクトに default
メタデータ ストアが存在するかどうかを確認します。(必須)プロジェクトに default
メタデータ ストアがあるかどうかを確認するには、Google Cloud コンソールの Metadata
ページに移動します。
default
メタデータ ストアが存在しない場合は、
最初の PipelineJob を実行するときに作成されるか、
Vertex AI SDK for Python で最初のテストを作成するときに作成されます。
省略可: CMEK を使用して構成するには、プロジェクトのメタデータ ストアを構成する をご覧ください。
サポートされているロケーション
機能の提供状況 の表には、Vertex AI Experiments で使用できるロケーションが一覧表示されます。Vertex AI Pipelines または Vertex AI TensorBoard を使用する場合は、Vertex AI のテストと同じロケーションに存在する必要があります。
次のステップ
関連するノートブック チュートリアル
トレーニング済みモデルと評価済みモデルを比較する
事前構築されたデータの前処理コードを使用したモデルのトレーニング
パイプライン実行を比較する
自動ロギング
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特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンス により使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンス により使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシー をご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-07-04 UTC。
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