Configurar o Vertex AI Experiments

O Vertex AI Experiments é compatível com o SDK da Vertex AI para Python e o console do Google Cloud. O Vertex AI Experiments requer e depende dos Vertex ML Metadata.

Configurar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  2. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. Ative a API necessária.

    Ative a API

    5.

  5. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  6. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  7. Ative a API necessária.

    Ative a API

    8.
  8. Criar uma conta de serviço. Consulte Criar uma conta de serviço com as permissões necessárias.
  9. Instale o SDK da Vertex AI para Python.
  10. Verifique a existência do armazenamento de metadados default no seu projeto. (obrigatório)
    • Para ver se o projeto tem o repositório de metadados default, acesse a página Metadata no console do Google Cloud.
    • Se o repositório de metadados default não existir, ele será criado quando

Locais suportados

A tabela Disponibilidade de recursos lista os locais disponíveis para os experimentos da Vertex AI. Ao usar o Vertex AI Pipelines ou o Vertex AI TensorBoard, eles precisam estar no mesmo local que seu experimento do Vertex AI.

A seguir

Tutoriais de notebook relevantes

  1. Comparar modelos treinados e avaliados
  2. Treinamento de modelo com código de pré-processamento de dados pré-criado
  3. Compare execuções de pipeline
  4. Geração automática de registros