Recupero di un job di ottimizzazione iperparametri

Recupera un job di ottimizzazione iperparametri utilizzando il metodo get_hyperparameter_tuning_job.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Crea un job di ottimizzazione degli iperparametri

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Java.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.HyperparameterTuningJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.HyperparameterTuningJobName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import java.io.IOException;

public class GetHyperparameterTuningJobSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String hyperparameterTuningJobId = "HYPERPARAMETER_TUNING_JOB_ID";
    getHyperparameterTuningJobSample(project, hyperparameterTuningJobId);
  }

  static void getHyperparameterTuningJobSample(String project, String hyperparameterTuningJobId)
      throws IOException {
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      HyperparameterTuningJobName name =
          HyperparameterTuningJobName.of(project, location, hyperparameterTuningJobId);
      HyperparameterTuningJob response = client.getHyperparameterTuningJob(name);
      System.out.format("response: %s\n", response);
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const tuningJobId = 'YOUR_TUNING_JOB_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Model Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function getHyperparameterTuningJob() {
  // Configure the parent resource
  const name = jobServiceClient.hyperparameterTuningJobPath(
    project,
    location,
    tuningJobId
  );
  const request = {
    name,
  };
  // Get and print out a list of all the endpoints for this resource
  const [response] =
    await jobServiceClient.getHyperparameterTuningJob(request);

  console.log('Get hyperparameter tuning job response');
  console.log(`\tDisplay name: ${response.displayName}`);
  console.log(`\tTuning job resource name: ${response.name}`);
  console.log(`\tJob status: ${response.state}`);
}
getHyperparameterTuningJob();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import aiplatform


def get_hyperparameter_tuning_job_sample(
    project: str,
    hyperparameter_tuning_job_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.hyperparameter_tuning_job_path(
        project=project,
        location=location,
        hyperparameter_tuning_job=hyperparameter_tuning_job_id,
    )
    response = client.get_hyperparameter_tuning_job(name=name)
    print("response:", response)

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare gli esempi di codice per altri prodotti Google Cloud , consulta il browser degli esempi diGoogle Cloud .