Registrare manualmente le metriche con Vertex AI Experiments

Le metriche delle serie temporali di TensorBoard possono essere registrate manualmente con un'esecuzione di Vertex AI Experiments. Queste metriche vengono visualizzate nella console Vertex AI Experiments o nell'app web dell'esperimento Vertex AI TensorBoard.

Per ulteriori dettagli sulla registrazione di metriche e parametri, consulta Registrare manualmente i dati in un'esecuzione dell'esperimento.

Python

from typing import Dict, Optional

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import timestamp_pb2


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: fornisci un nome per l'esperimento.
  • run_name: fornisci un nome di esecuzione.
  • metrics: dizionario in cui le chiavi sono i nomi delle metriche e i valori sono i valori delle metriche.
  • step: (facoltativo) Indice del passaggio di questo punto dati all'interno dell'esecuzione.
  • wall_time: (facoltativo) Timestamp dell'orologio in tempo reale quando questo punto dati viene generato dall'utente finale. Se non viene fornito, wall_time viene generato in base al valore di time.time().
  • project: . Puoi trovare questi ID nella Cloud de Confiance console pagina di benvenuto.
  • location: posizione dell'esperimento e dell'istanza TensorBoard. Se l'esperimento o TensorBoard non esistono già, verranno creati in questa posizione.