Vertex AI Experiments を設定する

Vertex AI Experiments は、Vertex AI SDK for Python と Google Cloud コンソールでサポートされています。Vertex AI Experiments では、Vertex ML Metadata が必要であり、それに依存しています。

設定

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

    プロジェクト セレクタに移動

  3. Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

  4. 必要な API を有効にします。

    API を有効にする

    5.

  5. Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

    プロジェクト セレクタに移動

  6. Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

  7. 必要な API を有効にします。

    API を有効にする

    8.
  8. サービス アカウントを作成します。必要な権限を持つサービス アカウントを作成するをご覧ください。
  9. Vertex AI SDK for Python をインストールします。
  10. プロジェクトに default メタデータ ストアが存在するかどうかを確認します。（必須）
    • プロジェクトに default メタデータ ストアがあるかどうかを確認するには、Google Cloud コンソールの Metadata ページに移動します。
    • default メタデータ ストアが存在しない場合は、

サポートされているロケーション

機能の提供状況の表には、Vertex AI Experiments で使用できるロケーションが一覧表示されます。Vertex AI Pipelines または Vertex AI TensorBoard を使用する場合は、Vertex AI のテストと同じロケーションに存在する必要があります。

次のステップ

関連するノートブック チュートリアル

  1. トレーニング済みモデルと評価済みモデルを比較する
  2. 事前構築されたデータの前処理コードを使用したモデルのトレーニング
  3. パイプライン実行を比較する
  4. 自動ロギング