Ressourcen mit Labels versehen und filtern

Konsole

Sie müssen die Ressource erstellen, bevor Sie Labels hinzufügen können. Weitere Informationen finden Sie unter Labels hinzufügen und aktualisieren.

gcloud

Beim Erstellen einer neuen Ressource geben Sie das Feld labels an, um der neuen Ressource ein Label hinzuzufügen.

Für die folgenden Beispiele sollen diese drei Labels verwendet werden: team:engineering, phase:test und owner:alice.

Zur Vereinfachung konfigurieren Sie eine Umgebungsvariable, die die Labels enthält:

RESOURCE_LABELS="team=engineering,phase=test,owner=alice"

Der folgende Code sendet einen Trainingsjob mit den angegebenen Labels:

JOB_NAME="your_job_name"
TRAINER_PACKAGE_PATH="/path/to/your/application/sources"
MAIN_TRAINER_MODULE="trainer.task"
JOB_DIR="gs://your/job/output/path"
TRAIN_DATA="gs://your/training/data/path"
EVAL_DATA="gs://your/eval/data/path"

gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
        --labels $RESOURCE_LABELS \
        --scale-tier basic \
        --package-path $TRAINER_PACKAGE_PATH \
        --module-name $MAIN_TRAINER_MODULE \
        --job-dir $JOB_DIR \
        --runtime-version 2.11 \
        --region $REGION \
        -- \
        --train-files $TRAIN_DATA \
        --eval-files $EVAL_DATA \
        --train-steps 1000

Python

Richten Sie ein Wörterbuch mit den Feldern für die Ressource ein, die Sie erstellen möchten. Fügen Sie Ihre Labels als Wörterbucheintrag ein, der die Strings einander zuordnet.

Im folgenden Beispiel wird das Erstellen eines Jobs mit drei Labels erläutert: team:engineering, phase:test und owner:alice.

training_inputs = {'scaleTier': 'BASIC',
    'packageUris': ['gs://your/trainer/path/package-0.0.0.tar.gz'],
    'pythonModule': 'trainer.task'
    'args': ['--arg1', 'value1', '--arg2', 'value2'],
    'region': 'us-central1',
    'labels': {
       'team': 'engineering',
       'phase': 'test',
       'owner': 'alice'
    },
    'jobDir': 'gs://your/training/job/directory',
    'runtimeVersion': '2.11'}

job_spec = {'jobId': your_job_name, 'trainingInput': training_inputs}

Senden Sie diese Anfrage:

request = cloudml.projects().jobs().create(body=job_spec,
      parent=project_id)
response = request.execute()

Konsole

1. Öffnen Sie die Google Cloud Console-Seite für die Ressource, die Sie mit einem Label versehen möchten:

   • Rufen Sie in der Google Cloud Console die AI Platform Training-Seite Jobs auf, um Jobs mit Labels zu versehen.

     Zur AI Platform Training-Seite "Jobs"

2. Aktivieren Siecheck_box_outline_blankdie Kästchen neben den Namen der Ressourcen, die Sie mit einem Label versehen möchten.

3. Die gesamte Labelbearbeitung erfolgt im Feld rechts neben den Ressourcennamen.

   • Zum Hinzufügen eines neuen Labels geben Sie den Schlüssel (und optional den Wert) für das Label ein. Klicken Sie zum Hinzufügen von mehreren Labels auf die Schaltfläche Label hinzufügen.

   • Bewegen Sie zum Entfernen von Labels den Mauszeiger auf die rechte Seite des Labels und klicken Sie aufdeletedas eingeblendete Löschen-Symbol.

4. Klicken Sie nach der Bearbeitung der Labels auf Speichern, um die Änderungen zu bestätigen oder auf Änderungen verwerfen, um von vorne zu beginnen.

gcloud

Sie können den Befehl gcloud verwenden, um Labels für eine vorhandene Ressource zu aktualisieren oder zu entfernen. Wenn Sie beispielsweise die Labels eines Jobs anpassen möchten, führen Sie den Befehl gcloud ai-platform jobs update mit den folgenden Flags aus:

• Mit --update-labels ändern Sie den Wert vorhandener Labels und fügen neue Labels hinzu. So können Sie beispielsweise den Wert des Labels phase in production ändern und ein neues Label status hinzufügen:

  gcloud ai-platform jobs update $JOB_NAME \
          --update-labels phase=production,status=deployed
  

• Mit --clear-labels entfernen Sie alle Labels des Jobs. Wenn Sie in diesen Befehl das Flag --update-labels einfügen, wird zuerst der Befehl clear und dann der Befehl updateangewendet. So entfernen Sie beispielsweise alle Labels und wenden die neuen Labels foo und baz an:

  gcloud ai-platform jobs update $JOB_NAME \
          --clear-labels \
          --update-labels foo=bar,baz=qux
  

• Mit --remove-labels entfernen Sie bestimmte Labels des Jobs. Wenn Sie ein Label angeben, das der Job nicht hat, wird der Befehl remove für dieses Label ignoriert. So entfernen Sie beispielsweise die Labels status und visibility:

  gcloud ai-platform jobs update $JOB_NAME \
      --remove-labels=status,visibility
  

Python

So aktualisieren Sie Labels eines vorhandenen Jobs oder entfernen sie:

• Rufen Sie den Job mit einer GET-Anfrage ab.
• Ändern Sie das Feld labels.
• Aktualisieren Sie den Job mit einer PATCH-Anfrage.

Das folgende Beispiel zeigt das READ-MODIFY-WRITE-Muster zum Aktualisieren der Labels eines Jobs:

existingJob = ml.projects().jobs().get(jobId=jobId).execute()
etag = existingJob['etag']

updatedJob = {
    'labels': {
        'phase': 'prod',
        'team': 'research'
    },
    'etag': etag
}

updateJobRequest = ml.projects().jobs().patch(name=jobId,
      body=updatedJob, updateMask='labels,etag')
updatedJob = updateJobRequest.execute()

Konsole

1. Öffnen Sie die Google Cloud Console-Seite für die Ressource, die Sie filtern möchten:

   • Rufen Sie in der Google Cloud Console die AI Platform Training-Seite Jobs auf, um Jobs zu filtern.

     Zur AI Platform Training-Seite "Jobs"

2. Klicken Sie in das Feldfilter_listNach Präfix filtern. Dieses Feld befindet sich über der Liste der Jobs. Wählen Sie das Präfix Label aus.

3. Geben Sie zur Vervollständigung des Filters den Schlüssel und den Wert mithilfe der Syntax "key:value" ein. Beispiel: "team:engineering" oder "owner:alice".

4. Der Filter wird auf die Ressourcenliste angewendet. Der Name des Filters wird im Filterfeld angezeigt. Beispiel: "Labels:owner:alice" oder "Labels:team:engineering". Bei Bedarf können Sie mehrere Filter hinzufügen.

gcloud

In diesem Beispiel werden alle Jobs mit dem Schlüssel/Wert-Paar team:engineering und dem Schlüssel/Wert-Paar owner:alice als Label abgerufen:

gcloud ai-platform jobs list \
        --filter='labels.team:engineering AND labels.owner=alice'

Python

Im folgenden Beispiel wird die Anfrage jobs.list verwendet, um alle Jobs mit dem Schlüssel/Wert-Paar team:engineering und dem Schlüssel/Wert-Paar owner:alice als Label abzurufen:

request = ml.projects().jobs().list(parent=projectID,
      filter='labels.team=engineering AND labels.owner=alice')
results = request.execute()