Configuration pour Vertex AI Experiments

Vertex AI Experiments est compatible avec le SDK Agent Platform pour Python et la consoleCloud de Confiance . Vertex AI Experiments nécessite et dépend de Vertex ML Metadata.

Configurer

  1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  2. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

  3. Enable the required API, if it is not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

  4. Créer un compte de service Consultez la section Créer un compte de service avec les autorisations requises.
  5. Installez le SDK Agent Platform pour Python.
  6. Vérifiez l'existence du magasin de métadonnées default dans votre projet. (obligatoire)
    • Pour savoir si votre projet dispose du magasin de métadonnées default, accédez à la page Metadata dans la console Cloud de Confiance .
    • Si le magasin de métadonnées default n'existe pas, il est créé :
      • quand vous exécutez la première tâche PipelineJob ;
      • ou quand vous créez votre premier test dans le SDK Agent Platform pour Python.
        Facultatif : Pour configurer le chiffrement avec CMEK, consultez la section Configurer le magasin de métadonnées de votre projet

Emplacements acceptés

Le tableau Fonctionnalités disponibles répertorie les emplacements disponibles pour Vertex AI Experiments. Lorsque vous utilisez Agent Platform Pipelines ou Vertex AI TensorBoard, ceux-ci doivent se trouver au même emplacement que votre test Agent Platform.

Étapes suivantes

Tutoriels pertinents sur les notebooks

  1. Comparer un modèle entraîné et un modèle évalué
  2. Entraînement du modèle avec le code de prétraitement des données prédéfini
  3. Comparer les exécutions de pipeline
  4. Journalisation automatique