Vertex AI Pipelines ti consente di eseguire pipeline di machine learning (ML) che sono stati creati usando l'SDK Kubeflow Pipelines o TensorFlow Extended in modo adeguato. Questo documento descrive come utilizzare Vertex AI Pipelines per per visualizzare, analizzare e confrontare le esecuzioni della pipeline.
Per scoprire di più sull'esecuzione e sulla pianificazione delle pipeline, leggi la guida per l'esecuzione di una pipeline.
Visualizza le esecuzioni della pipeline utilizzando la console Google Cloud
Segui le istruzioni riportate di seguito per scoprire di più sull'utilizzo della console Google Cloud per per visualizzare le esecuzioni della pipeline.
Apri Vertex AI Pipelines nella console Google Cloud.
In Seleziona un progetto recente, fai clic sul riquadro di un progetto.
Fai clic sul nome dell'esecuzione della pipeline da analizzare.
Viene visualizzata la pagina di esecuzione della pipeline, che mostra il grafico di runtime della pipeline. Il riepilogo della pipeline viene visualizzato nel riquadro Analisi esecuzione pipeline.
- Il grafico della pipeline mostra i passaggi del flusso di lavoro nella pipeline.
- Il riepilogo della pipeline mostra le informazioni di base sull'esecuzione della pipeline e i parametri usati nell'esecuzione della pipeline.
Per scoprire di più su un passaggio o un artefatto della pipeline, fai clic sul passaggio o sull'artefatto nel grafico del runtime.
Il riquadro Analisi esecuzione pipeline mostra informazioni su questa pipeline passaggio o artefatto.
Per i passaggi della pipeline, queste informazioni includono i dettagli di esecuzione, i parametri di input passati al passaggio ed eventuali parametri di output che il passaggio ha passato alla pipeline.
Per scoprire di più sul passaggio della pipeline selezionato:
Fai clic su Visualizza job per visualizzarne i dettagli.
La pagina dei dettagli del job include informazioni come il tipo di macchina utilizzato eseguire questo passaggio, l'immagine container in cui viene eseguito il passaggio chiave di crittografia utilizzata in questo passaggio.
Fai clic su Visualizza log per visualizzare i log prodotti da questo passaggio della pipeline.
Viene visualizzato il riquadro dei log. Utilizza i log per eseguire il debug del comportamento di della tua pipeline.
Per gli artefatti, queste informazioni includono il tipo di dati dell'artefatto, la posizione in cui è archiviato l'artefatto e le metriche dell'artefatto.
Per scoprire di più sull'artefatto selezionato:
Fai clic sull'URI dell'artefatto per aprire la posizione in Cloud Storage.
Fai clic su Open in ML Metadata per visualizzare la derivazione dell'artefatto in Vertex ML Metadata. Per ulteriori informazioni sulla pipeline la derivazione degli artefatti, consulta Monitorare la derivazione degli artefatti della pipeline. Se non hai mai utilizzato Vertex ML Metadata, leggi l'introduzione a Vertex ML Metadata.
Confronta le esecuzioni della pipeline utilizzando la console Google Cloud
Usa le seguenti istruzioni per confrontare le esecuzioni della pipeline nella console Google Cloud.
Apri Vertex AI Pipelines nella console Google Cloud.
Seleziona le caselle di controllo delle esecuzioni della pipeline che vuoi confrontare.
Nella barra dei menu di Vertex AI Pipelines, fai clic su Confronta.
Viene visualizzato il riquadro Confronta esecuzioni.
Il riquadro Confronta esecuzioni elenca i parametri e le metriche della pipeline.
Queste informazioni ti aiutano a eseguire analisi, ad esempio capire come diversi set di iperparametri influenzano le metriche di un modello.
Passaggi successivi
- Leggi l'introduzione a Vertex AI Pipelines per saperne di più di più sull'orchestrazione dei flussi di lavoro ML.
- Scopri come creare una pipeline di machine learning.