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Vertex ML Metadata te permite hacer un seguimiento de los metadatos que producen tus flujos de trabajo de aprendizaje automático (AA) y analizarlos. La primera vez que ejecutas un
PipelineJob o creas un experimento en el SDK de Vertex, Gemini Enterprise Agent Platform crea
el MetadataStore
MetadataStore.
Si deseas que se encripten tus metadatos mediante una clave de encriptación administrada por el cliente
(CMEK), debes crear tu almacén de metadatos mediante una CMEK antes de usar
Vertex ML Metadata para hacer un seguimiento de los metadatos o analizarlos.
Después de que se crea el almacén de metadatos, la clave CMEK que usa el almacén de metadatos es independiente de la clave CMEK que usan los procesos que registran metadatos, por ejemplo, una ejecución de canalización.
Crea un almacén de metadatos que use CMEK
Usa las siguientes instrucciones para crear una CMEK y configurar un almacén de metadatos de Vertex ML Metadata que use esta CMEK.
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json.
Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json.
Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:
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