Vertex AI Pipelines te permite ejecutar flujos de procesamiento de aprendizaje automático (AA) que se han creado con el SDK de Kubeflow Pipelines o TensorFlow Extended sin servidor. En este documento se describe cómo usar Vertex AI Pipelines para visualizar, analizar y comparar ejecuciones de canalizaciones.
Para obtener más información sobre cómo ejecutar y programar flujos de trabajo, consulte la guía sobre cómo ejecutar un flujo de trabajo.
Visualizar las ejecuciones de la canalización con la Google Cloud consola
Sigue estas instrucciones para obtener más información sobre cómo usar la consola de Google Cloud para visualizar las ejecuciones de la canalización.
Abre Vertex AI Pipelines en la Google Cloud consola.
En Seleccionar un proyecto reciente, haz clic en la tarjeta de un proyecto.
Haz clic en el nombre de la ejecución de la canalización que quieras analizar.
Se muestra la página de ejecución de la canalización y el gráfico de tiempo de ejecución de la canalización. El resumen de la canalización aparece en el panel Análisis de la ejecución del flujo de procesamiento.
- El gráfico de la canalización muestra los pasos del flujo de trabajo de la canalización.
- El resumen del flujo de procesamiento muestra la información básica sobre la ejecución del flujo y los parámetros que se han usado en ella.
Para obtener más información sobre un paso o un artefacto de una canalización, haz clic en el paso o el artefacto en el gráfico de tiempo de ejecución.
El panel Análisis de la ejecución del flujo de procesamiento muestra información sobre este paso o artefacto de la canalización.
En el caso de los pasos de la canalización, esta información incluye detalles de la ejecución, los parámetros de entrada que se han transferido al paso y los parámetros de salida que el paso ha transferido a la canalización.
Para obtener más información sobre el paso de la canalización seleccionado, haz lo siguiente:
Haz clic en Ver trabajo para ver los detalles del trabajo.
La página de detalles del trabajo incluye información como el tipo de máquina usado para ejecutar este paso, la imagen de contenedor en la que se ejecuta el paso y la clave de cifrado que usa el paso.
Haz clic en Ver registros para ver los registros generados por este paso de la canalización.
Aparecerá el panel de registros. Usa los registros para depurar el comportamiento de tu canalización.
En el caso de los artefactos, esta información incluye el tipo de datos del artefacto, la ubicación donde se almacena y las métricas del artefacto.
Para obtener más información sobre el artefacto seleccionado, haz lo siguiente:
Haga clic en el URI del artefacto para abrir esa ubicación en Cloud Storage.
Haz clic en Abrir en metadatos de AA para ver el linaje del artefacto en los metadatos de Vertex ML. Para obtener más información sobre el linaje de los artefactos de flujos de procesamiento, consulta Monitorizar el linaje de los artefactos de flujos de procesamiento. Si no has usado nunca Vertex ML Metadata, consulta la introducción a Vertex ML Metadata.
Comparar ejecuciones de flujos de trabajo con la consola de Google Cloud
Sigue estas instrucciones para comparar ejecuciones de la canalización en la consola de Google Cloud .
Abre Vertex AI Pipelines en la Google Cloud consola.
Seleccione las casillas de las ejecuciones de la canalización que quiera comparar.
En la barra de menú de Vertex AI Pipelines, haz clic en Comparar.
Aparecerá el panel Comparar ejecuciones.
En el panel Comparar ejecuciones se muestran los parámetros y las métricas de su canalización.
Esta información le ayuda a realizar análisis, como analizar cómo afectan los diferentes conjuntos de hiperparámetros a las métricas de un modelo.
Siguientes pasos
- Consulta la introducción a Vertex AI Pipelines para obtener más información sobre la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Consulta cómo crear una canalización de aprendizaje automático.