Utiliser Data Catalog pour rechercher des ressources de modèles et d'ensembles de données

Cette page explique comment rechercher et gérer votre modèle et vos ressources d'ensemble de données Vertex AI à l'aide de Data Catalog. La fonctionnalité Data Catalog de Dataplex vous permet d'accéder à toutes vos ressources gérées pour différents projets.

Data Catalog est un service de gestion des métadonnées entièrement géré et évolutif au sein de Dataplex. Le service répertorie automatiquement les métadonnées suivantes sur les modèles et les ensembles de données Vertex AI :

  • Nom et nom complet des ressources de modèle et d'ensemble de données,
  • Emplacement (région),
  • Dates de création et de dernière modification,
  • Nombre d'éléments de données de l'ensemble de données d'alias de modèle et d'ID de version du modèle,
  • Description.

Les métadonnées de modèle et d'ensemble de données Vertex AI sont automatiquement synchronisées avec Data Catalog à intervalles réguliers, généralement toutes les quelques heures. Vous pouvez utiliser Data Catalog pour découvrir et comprendre vos métadonnées Vertex AI. Utilisez Data Catalog pour faciliter les activités suivantes :

  • Rechercher des modèles avec un alias de modèle spécifique et le nom du modèle dans tous les projets et emplacements auxquels vous avez accès. Par exemple, pour rechercher un alias de modèle spécifique, utilisez model_version_alias=my-model-alias.
  • Rechercher des ensembles de données à l'aide de leur nom, de l'ID et de l'ensemble des projets et emplacements auxquels vous avez accès.

Avec Data Catalog, vous pouvez organiser les métadonnées en associant des tags aux ressources Vertex AI. Chaque tag peut avoir plusieurs champs de métadonnées et être basé sur un modèle de tag prédéfini ou personnalisé.

Par exemple, vous pouvez associer le tag suivant à une colonne contenant le nom de l'environnement de déploiement :

deployed_to:Test

Pour en savoir plus sur Data Catalog, consultez la page Présentation de Data Catalog.

Avant de commencer

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Activez l'API Data Catalog pour le projet.

    Activer l'API Data Catalog

  7. Vérifiez les autorisations.

    Vous devez disposer de certains rôles et autorisations IAM (Identity and Access Management) pour rechercher et associer des tags aux éléments Vertex AI. Pour plus d'informations, consultez la section Rôles et autorisations IAM requis pour Data Catalog.

Créer des modèles de tag

Les modèles de tag sont des structures réutilisables qui vous permettent de créer rapidement des tags. Les modèles vous aident à éviter la duplication de tâches et de tags incomplets. Créez autant de modèles de tags que nécessaire.

Pour en savoir plus, consultez la page Tags et modèles de tags.

Associer des tags à des éléments Vertex AI

Associer des tags à des éléments Vertex AI vous permet d'effectuer les opérations suivantes :

  • Ajouter des métadonnées métier aux éléments.
  • Rechercher des éléments par métadonnées métier et autres métadonnées personnalisées.

Pour en savoir plus, consultez la page Tags et modèles de tags.

Rechercher des éléments Vertex AI

Utilisez la page de recherche Dataplex dans la console Google Cloud pour rechercher des éléments Vertex AI.

  1. Accédez à la page de recherche de Dataplex.

    Accéder à Dataplex

  2. Dans le panneau Filtres, sous Systèmes, sélectionnez Vertex AI.

    Dataplex affiche tous les éléments Vertex AI connus.

  3. Facultatif : effectuez l'une des opérations suivantes pour affiner la recherche :

    • Utilisez la recherche par attribut sur la page Recherche. Cochez les cases sous Types de données, Projets et Tags.

    • Dans le champ de recherche, ajoutez un paramètre de recherche après system=vertex_ai. Séparez les paramètres par des espaces.

      Par exemple, pour n'afficher que les modèles, saisissez le texte suivant dans le champ de recherche, puis appuyez sur Enter.

      system=vertex_ai type=model

      Vous pouvez également utiliser des parenthèses et les opérateurs logiques and et or pour les expressions complexes. Pour en savoir plus sur les expressions que vous pouvez utiliser dans le champ de recherche, consultez la section Syntaxe de recherche dans Data Catalog.

  4. Dans la table des résultats, cliquez sur le nom d'un élément pour en afficher les métadonnées.

  5. Facultatif : effectuez l'une des opérations suivantes :

    • Cliquez sur AJOUTER UNE PRÉSENTATION pour ajouter une description en texte enrichi de l'élément.
    • Cliquez sur ASSOCIER DES TAGS pour ajouter un tag à l'élément.

Rôles et autorisations IAM requis pour Data Catalog

L'affichage, l'ajout de tags et la recherche de ressources Vertex AI dans Data Catalog ont des exigences d'autorisation différentes.

Autorisation d'afficher les tags publics et privés

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour afficher les tags publics et privés sur les ressources Vertex AI, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour rechercher des ressources Vertex AI dans Data Catalog, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM suivant :

Autorisation d'associer des tags aux ressources Vertex AI

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour associer des tags aux ressources Vertex AI dans Data Catalog, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants :

Pour en savoir plus, consultez la section Rôles prédéfinis.

Étapes suivantes