Configurazione per gli esperimenti di Vertex AI

Vertex AI Experiments è supportato dall'SDK Vertex AI per Python e dalla console Google Cloud. Vertex AI Experiments richiede e dipende dai metadati Vertex ML.

Configurazione

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  4. Attiva l'API richiesta.

    Abilita l'API

    5.

  5. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

  6. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  7. Attiva l'API richiesta.

    Abilita l'API

    8.
  8. Crea un account di servizio. Vedi Creare un account di servizio con le autorizzazioni richieste.
  9. Installa l'SDK Vertex AI per Python.
  10. Verifica l'esistenza dell'archivio metadati default nel progetto. (obbligatorio)
    • Per verificare se il tuo progetto dispone dell'archivio metadati default, vai alla pagina Metadata nella console Google Cloud.
    • Se l'archivio metadati default non esiste, viene creato quando

Località supportate

La tabella Disponibilità della funzionalità elenca le località disponibili per gli esperimenti di Vertex AI. Quando utilizzi Vertex AI Pipelines o Vertex AI TensorBoard, devono trovarsi nella stessa località dell'esperimento Vertex AI.

Passaggi successivi

Tutorial sui blocchi note pertinenti

  1. Confrontare modelli addestrati e valutati
  2. Addestramento di modelli con codice di pre-elaborazione dei dati predefinito
  3. Confrontare le esecuzioni delle pipeline
  4. Registrazione automatica