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Configurazione dell'archivio dei metadati del progetto
Vertex ML Metadata ti consente di monitorare e analizzare i metadati prodotti dai workflow di machine learning (ML). La prima volta che esegui un PipelineJob o crei un esperimento in SDK Vertex, Gemini Enterprise Agent Platform crea il MetadataStore del tuo progetto.
Se vuoi che i metadati vengano criptati utilizzando una chiave di crittografia gestita dal cliente
(CMEK), devi creare il datastore dei metadati utilizzando una CMEK prima di utilizzare
Vertex ML Metadata per monitorare o analizzare i metadati.
Dopo la creazione del datastore dei metadati, la chiave CMEK utilizzata dal datastore dei metadati è indipendente dalla chiave CMEK utilizzata dai processi che registrano i metadati, ad esempio l'esecuzione di una pipeline.
Creare un datastore dei metadati che utilizza una CMEK
Utilizza le seguenti istruzioni per creare una CMEK e configurare un datastore dei metadati di Vertex ML Metadata che utilizza questa CMEK.
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
curl (Linux, macOS o Cloud Shell)
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json.
Esegui il comando seguente nel terminale per creare o sovrascrivere
questo file nella directory corrente:
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json.
Esegui il comando seguente nel terminale per creare o sovrascrivere
questo file nella directory corrente:
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