실험 실행 만들기 및 관리

Python

def create_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    experiment_run_tensorboard: Optional[Union[str, aiplatform.Tensorboard]],
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, tensorboard=experiment_run_tensorboard)

• experiment_name: 실험 이름을 입력합니다. 섹션 탐색 메뉴에서 '실험'을 선택하면 Google Cloud console에서 실험 목록을 찾을 수 있습니다.
• run_name: 현재 세션과 연결할 실행 이름을 지정합니다. Vertex AI SDK 참고 문서의 start_run를 참조하세요.
• experiment_run_tensorboard: 선택입니다. log_time_series_metrics를 사용하여 이 실험에 로깅되는 시계열 측정항목을 사용 설정하고 저장하기 위한 지원 텐서보드 리소스입니다.
• project: 프로젝트 ID 이러한 ID는 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.
• location: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.

Python

def end_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, resume=True)

    aiplatform.end_run()

• experiment_name: 실험 이름을 입력합니다. 섹션 탐색 메뉴에서 '실험'을 선택하면 Google Cloud console에서 실험 목록을 찾을 수 있습니다.
• run_name: 실행 이름을 지정합니다.
• project: 프로젝트 ID 이러한 항목은 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.
• location: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.

Python

def resume_experiment_run_sample(
    experiment_name: str,
    run_name: str,
    project: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(experiment=experiment_name, project=project, location=location)

    aiplatform.start_run(run=run_name, resume=True)

• experiment_name: 실험 이름을 입력합니다. 섹션 탐색 메뉴에서 '실험'을 선택하면 Google Cloud console에서 실험 목록을 찾을 수 있습니다.
• run_name: 재개할 실행 이름을 지정합니다.
• project: 프로젝트 ID 이러한 항목은 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.
• location: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.

Python

def delete_experiment_run_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
    delete_backing_tensorboard_run: bool = False,
):
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name, experiment=experiment, project=project, location=location
    )

    experiment_run.delete(delete_backing_tensorboard_run=delete_backing_tensorboard_run)

• experiment: 이 실험의 이름 또는 인스턴스입니다. 섹션 탐색 메뉴에서 '실험'을 선택하면 Google Cloud console에서 실험 목록을 찾을 수 있습니다.
• run_name: 재개할 실행 이름을 지정합니다.
• project: 프로젝트 ID 이러한 항목은 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.
• location: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.
• delete_backing_tensorboard_run: 이 실행에 대한 시계열 측정항목을 저장하는 지원 Vertex AI 텐서보드 실행을 삭제할지 여부입니다.

Python

def update_experiment_run_state_sample(
    run_name: str,
    experiment: Union[str, aiplatform.Experiment],
    project: str,
    location: str,
    state: aiplatform.gapic.Execution.State,
) -> None:
    experiment_run = aiplatform.ExperimentRun(
        run_name=run_name,
        experiment=experiment,
        project=project,
        location=location,
    )

    experiment_run.update_state(state)

• run_name: 실험과 연관된 실행 이름
• experiment_name: 실험 이름입니다. 섹션 탐색 메뉴에서 실험을 선택하면 Google Cloud 콘솔에서 실험 목록을 찾을 수 있습니다.
• project: 프로젝트 ID 이러한 프로젝트 ID는 Google Cloud 콘솔 시작 페이지에서 찾을 수 있습니다.
• location: 사용 가능한 위치 목록을 참조하세요.
• state: Google Cloud 콘솔에 '상태'로 표시되는 state에 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
  • aiplatform.gapic.Execution.State.CACHED
  • aiplatform.gapic.Execution.State.CANCELLED
  • aiplatform.gapic.Execution.State.COMPLETE
  • aiplatform.gapic.Execution.State.FAILED
  • aiplatform.gapic.Execution.State.NEW
  • aiplatform.gapic.Execution.State.RUNNING