Vertex AI Experiments unterstützt das Tracking von Ausführungen und Artefakten. Ausführungen sind Schritte in einem ML-Workflow, die (unter anderem) Datenvorverarbeitung, Training und Modellbewertung umfassen können. Ausführungen können Artefakte wie Datasets nutzen und Artefakte erzeugen, darunter Modelle.
Artefakt erstellen
Im folgenden Beispiel wird die Methode create
der Artifact-Klasse verwendet.
Python
schema_title
: erforderlich. Gibt den von der Ressource verwendeten Schematitel an.project
: Ihre Projekt-ID. Sie finden die Projekt-IDs auf der Begrüßungsseite der Google Cloud Console.location
: Siehe Liste der verfügbaren Standorte.uri
: Optional. URI des Speicherorts des Artefakts.resource_id
: Optional. Derresource_id
-Teil des Artefaktnamens mit dem Format. Dies ist in einem Metadatenspeicher global einmalig:
projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>
.display_name
: Optional. Der benutzerdefinierte Name der Ressource.schema_version
: Optional. Gibt die von der Ressource verwendete Version an. Enthält standardmäßig die neueste Version, wenn nichts anderes festgelegt wird.description
: Optional. Beschreibt den Zweck der zu erstellenden Ressource.metadata
: Optional. Enthält die in der Ressource gespeicherten Metadateninformationen.
Ausführung starten
Im folgenden Beispiel wird die Methode start_execution
verwendet.
Python
schema_title
: Gibt den von der Ressource verwendeten Schematitel an.display_name
: Der benutzerdefinierte Name der Ressource.input_artifacts
: Artefakte, die als Eingabe zugewiesen werden sollen.output_artifacts
: Artefakte als Ausgaben dieser Ausführung.project
: Ihre Projekt-ID. Sie finden die Projekt-ID auf der Begrüßungsseite der Google Cloud Console.location
: Siehe Liste der verfügbaren Standorte.resource_id
: Optional. Derresource_id
-Teil des Artefaktnamens mit dem Format. Dies ist global in einem metadataStore einmalig: projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>.schema_version
: Optional. Gibt die von der Ressource verwendete Version an. Enthält standardmäßig die neueste Version, wenn nichts anderes festgelegt wird.metadata
: Optional. Enthält die in der Ressource gespeicherten Metadateninformationen.resume
: bool.Hinweis: Wenn der optionale Parameter
resume
alsTRUE
angegeben ist, wird die zuvor gestartete Ausführung fortgesetzt. Wenn keine Angabe erfolgt, verwendetresume
standardmäßigFALSE
und eine neue Ausführung wird erstellt.