Vertex AI Experiments supporta il monitoraggio sia delle esecuzioni che degli artefatti. Le esecuzioni sono fasi di un flusso di lavoro ML che includono, a titolo esemplificativo, pre-elaborazione, addestramento e valutazione del modello. Le esecuzioni possono consumare artefatti come set di dati e produrre artefatti come i modelli.
Crea artefatto
Nell'esempio seguente viene utilizzato il metodo 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 pagina di benvenuto della console Google Cloud.location
: consulta l'elenco delle località disponibili.uri
: facoltativo. URI della posizione dell'artefatto.resource_id
: facoltativo. La parteresource_id
del nome dell'artefatto 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 della risorsa definito dall'utente.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 archiviate 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
: artefatti da assegnare come input.output_artifacts
: artefatti come output per questa esecuzione.project
: l'ID progetto. Puoi trovarli nella pagina di benvenuto della console Google Cloud.location
: consulta l'elenco delle località disponibili.resource_id
: facoltativo. La parteresource_id
del nome dell'artefatto con il formato. 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 archiviate nella risorsa.resume
: bool.Nota: quando il parametro facoltativo
resume
viene specificato comeTRUE
, riprende l'esecuzione avviata in precedenza. Se non specificato, il valore predefinito diresume
èFALSE
e viene creata una nuova esecuzione.