Vertex AI Experiments supporta il monitoraggio di esecuzioni e artefatti. Le esecuzioni sono passaggi di un flusso di lavoro ML che includono, a titolo esemplificativo: pre-elaborazione dei dati, addestramento e valutazione dei modelli. Le esecuzioni possono consumare come i set di dati e producono artefatti come i modelli.
Crea artefatto
Il seguente esempio utilizza l'create
della classe Artifact.
Python
schema_title
: campo obbligatorio. Identifica il titolo dello schema utilizzato dalla risorsa.project
: il tuo ID progetto. Puoi trovare questi ID nella console Google Cloud pagina di benvenuto.location
: consulta l'elenco di località disponibili.uri
: facoltativo. URI della posizione dell'elemento.resource_id
: facoltativo. La parteresource_id
del nome dell'elemento con il formato. È univoco a livello globale in metadataStore:
projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>
.display_name
: facoltativo. Il nome definito dall'utente della risorsa.schema_version
: facoltativo. Specifica la versione utilizzata dalla risorsa. Se non viene configurato, per impostazione predefinita viene utilizzata la versione più recente.description
: facoltativo. Descrive lo scopo della risorsa da creare.metadata
: facoltativo. Contiene le informazioni sui metadati che verranno archiviati nella risorsa.
Avvia esecuzione
Nell'esempio seguente viene utilizzato il metodo start_execution
.
Python
schema_title
: identifica il titolo dello schema utilizzato dalla risorsa.display_name
: il nome della risorsa definito dall'utente.input_artifacts
: elementi da assegnare come input.output_artifacts
: gli elementi come output di questa Esecuzione.project
: l'ID progetto. Puoi trovare queste informazioni nella console Google Cloud pagina di benvenuto.location
: consulta l'elenco di località disponibili.resource_id
: facoltativo. La parteresource_id
del nome dell'elemento con il formato. che è univoco a livello globale in metadataStore: projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>.schema_version
: facoltativo. Specifica la versione utilizzata dalla risorsa. Se non viene configurato, per impostazione predefinita viene utilizzata la versione più recente.metadata
: facoltativo. Contiene le informazioni sui metadati che verranno memorizzate nella risorsa.resume
: bool.Nota: quando il parametro facoltativo
resume
è specificato comeTRUE
, l'esecuzione avviata in precedenza riprende. Se non specificato, il valore predefinito diresume
èFALSE
e una nuova viene creata un'esecuzione.