Vertex AI 실험은 실행 및 아티팩트 추적을 모두 지원합니다. 실행은 데이터 전처리, 학습, 모델 평가를 포함하되 이에 국한되지 않는 ML 워크플로의 단계입니다. 실행은 데이터 세트와 같은 아티팩트를 사용하고 모델과 같은 아티팩트를 생성할 수 있습니다.
아티팩트 만들기
다음 샘플은 아티팩트 클래스의 create
메서드를 사용합니다.
Python
schema_title
: 필수. 리소스에 사용되는 스키마 제목을 식별합니다.project
: 프로젝트 ID 이러한 ID는 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.location
: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.uri
: 선택사항. 아티팩트 위치에 대한 URI입니다.resource_id
: 선택사항. 해당 형식을 사용하는 아티팩트 이름의resource_id
부분입니다. metadataStore에서 전역으로 고유합니다.
projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>
.display_name
: 선택사항. 리소스의 사용자 정의 이름입니다.schema_version
: 선택사항. 리소스에 사용되는 버전을 지정합니다. 설정하지 않으면 기본적으로 최신 버전이 사용됩니다.description
: 선택사항. 만들려는 리소스의 목적을 기술합니다.metadata
: 선택사항. 리소스에 저장할 메타데이터 정보를 포함합니다.
실행 시작
다음 샘플은 start_execution
메서드를 사용합니다.
Python
schema_title
: 리소스에 사용되는 스키마 제목을 식별합니다.display_name
: 리소스의 사용자 정의 이름입니다.input_artifacts
: 입력으로 할당할 아티팩트입니다.output_artifacts
: 이 실행에 대한 출력 아티팩트입니다.project
: 프로젝트 ID. 이러한 항목은 Google Cloud Console 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.location
: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.resource_id
: 선택사항. 해당 형식을 사용하는 아티팩트 이름의resource_id
부분입니다. metadataStore에서 전역으로 고유합니다. projects/123/locations/us-central1/metadataStores/<metadata_store_id>/artifacts/<resource_id>.schema_version
: 선택사항. 리소스에 사용되는 버전을 지정합니다. 설정하지 않으면 기본적으로 최신 버전이 사용됩니다.metadata
: 선택사항. 리소스에 저장할 메타데이터 정보를 포함합니다.resume
: 부울.참고: 선택적
resume
매개변수를TRUE
로 지정하면 이전에 시작된 실행이 다시 시작됩니다. 지정되지 않은 경우resume
의 기본값은FALSE
이고 새 실행이 생성됩니다.