Vertex AI Experiments を使用して指標を手動でロギングする

TensorBoard 時系列指標は、Vertex AI Experiments を実行することで手動でロギングできます。これらの指標は、Vertex AI Experiments コンソールまたは Vertex AI TensorBoard テスト ウェブアプリで可視化されます。

指標とパラメータのロギングについて詳しくは、テスト実行にデータを手動で記録するをご覧ください。

Python

def log_time_series_metrics_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    metrics: Dict[str, float],
    step: Optional[int],
    wall_time: Optional[timestamp_pb2.Timestamp],
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, resume=True)

    aiplatform.log_time_series_metrics(metrics=metrics, step=step, wall_time=wall_time)
  • experiment_name: テストの名前を指定します。
  • run_name: 実行名を指定します。
  • metrics: キーが指標名、値が指標値の辞書。
  • step: 省略可。実行内のこのデータポイントのステップ番号。
  • wall_time: 省略可。このデータポイントをエンドユーザーが生成したときのタイムスタンプ（実時間）。指定しない場合は、time.time() の値に基づいて wall_time が生成されます。
  • project: 実際のプロジェクト ID。これらの ID は、Google Cloud コンソールの [ようこそ] ページで確認できます。
  • location: 利用できるロケーションのリストをご覧ください。TensorBoard インスタンスを作成する場合は、必ず TensorBoard をサポートしているリージョンを使用してください。