Vertex AI Experiments נתמך על ידי Agent Platform SDK ל-Python ועל ידי מסוףCloud de Confiance . התכונה Vertex AI Experiments דורשת את Vertex ML Metadata ומתבססת עליה.
הגדרה
-
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 theresourcemanager.projects.createpermission. Learn how to grant roles.
-
Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.
Enable the required API, if it is not already enabled.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the
serviceusage.services.enablepermission. 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.- יוצרים חשבון שירות. במאמר יצירת חשבון שירות עם ההרשאות הנדרשות מוסבר איך עושים את זה.
- מתקינים את Agent Platform SDK ל-Python.
- בודקים אם
defaultמאגר המטא-נתונים קיים בפרויקט. (חובה)- כדי לבדוק אם בפרויקט יש
defaultMetadata Store, עוברים לדףMetadataבמסוף Cloud de Confiance . - אם מאגר המטא-נתונים
defaultלא קיים, הוא נוצר כשמפעילים את- מריצים את PipelineJob הראשון,
- או ליצור את הניסוי הראשון ב-Agent Platform SDK for Python.
אופציונלי: כדי להגדיר את CMEK, אפשר לעיין במאמר הגדרת מאגר המטא-נתונים של הפרויקט.
- כדי לבדוק אם בפרויקט יש
מיקומים נתמכים
בטבלה זמינות התכונות מפורטים המיקומים שבהם אפשר להשתמש ב-Vertex AI Experiments. כשמשתמשים ב-Agent Platform Pipelines או ב-Vertex AI TensorBoard, הם צריכים להיות באותו מיקום כמו הניסוי ב-Agent Platform.