O Vertex AI Pipelines permite executar pipelines de machine learning (ML) criados usando o SDK do Kubeflow Pipelines ou o TensorFlow Extended sem servidor. Neste documento, descrevemos como usar os pipelines do Vertex AI para visualizar, analisar e comparar execuções de pipeline.
Para saber mais sobre como executar e programar pipelines, leia o guia de execução de pipeline.
Visualizar execuções de pipeline usando o console Google Cloud
Use as instruções a seguir para saber mais sobre como usar o console Google Cloud para visualizar execuções de pipeline.
Abra o Vertex AI Pipelines no console Google Cloud .
Em Selecionar um projeto recente, clique em um bloco do projeto.
Clique no nome da execução do pipeline que você quer analisar.
Na página de execução do pipeline exibida, você vê o gráfico de tempo de execução do pipeline. O resumo do pipeline é exibido no painel Análise de execução do pipeline.
- O gráfico do pipeline mostra as etapas do fluxo de trabalho no pipeline.
- O resumo do pipeline mostra as informações básicas sobre a execução do pipeline e os parâmetros que foram usados nela.
Para saber mais sobre uma etapa ou um artefato do pipeline, clique na etapa ou no artefato no gráfico do ambiente de execução.
O painel Análise da execução do pipeline mostra informações sobre essa etapa ou artefato do pipeline.
Nas etapas do pipeline, estão incluídas informações sobre os detalhes da execução, os parâmetros de entrada que foram transmitidos para a etapa e quaisquer parâmetros de saída que a etapa transmitiu para o pipeline.
Para saber mais sobre a etapa do pipeline selecionada:
Clique em Visualizar job para ver os detalhes do job.
A página de detalhes do job inclui informações como o tipo de máquina usado para executar esta etapa, a imagem do contêiner em que a execução da etapa está, bem como a chave de criptografia usada por esta etapa.
Clique em Ver registros para ver os registros produzidos por essa etapa do pipeline.
O painel de registros é exibido. Use os registros para ajudar a depurar o comportamento do pipeline.
Nos artefatos, as informações incluem o tipo de dados do artefato, o local onde o artefato está armazenado e as métricas do artefato.
Para saber mais sobre o artefato selecionado:
Clique no URI do artefato para abrir esse local no Cloud Storage.
Clique em Abrir no ML Metadata para conferir a linhagem do artefato no Vertex ML Metadata. Para mais informações sobre a linhagem de artefatos de pipeline, consulte Rastrear a linhagem de artefatos de pipeline. Se você não conhece o Vertex ML Metadata, leia a introdução ao Vertex ML Metadata.
Comparar execuções de pipeline usando o Google Cloud console
Use as instruções a seguir para comparar as execuções de pipeline no console Google Cloud .
Abra o Vertex AI Pipelines no console Google Cloud .
Marque as caixas de seleção das execuções de pipeline que você quer comparar.
Na barra de menus do Vertex AI Pipelines, clique em Compare.
O painel Comparar execuções é exibido.
O painel Comparar execuções lista os parâmetros e métricas do pipeline.
Essas informações ajudam você a realizar análises. Por exemplo, como diferentes conjuntos de hiperparâmetros afetam as métricas de um modelo.
A seguir
- Leia a introdução ao Vertex AI Pipelines para saber mais sobre como orquestrar fluxos de trabalho de ML.
- Saiba como criar um pipeline de machine learning.