Étiqueter et filtrer les ressources

Console

Vous devez créer la ressource avant d'ajouter des étiquettes. Découvrez comment ajouter et modifier des étiquettes.

gcloud

Lors de la création d'une ressource, spécifiez le champ labels pour associer une étiquette à la nouvelle ressource.

Pour les exemples ci-dessous, supposons que vous souhaitiez utiliser les étiquettes suivantes : team:engineering, phase:test et owner:alice.

Pour plus de simplicité, configurez une variable d'environnement contenant les étiquettes :

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

Le code suivant envoie une tâche d'apprentissage dotée des étiquettes spécifiées :

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

Configurez un dictionnaire contenant les champs de la ressource que vous souhaitez créer. Incluez les étiquettes sous la forme d'une entrée de dictionnaire mappant les chaînes par paires.

L'exemple suivant montre comment créer une tâche avec trois étiquettes : team:engineering, phase:test et 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}

Envoyez la requête :

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

Console

1. Ouvrez la page de la console Google Cloud de la ressource à laquelle ajouter une étiquette :

   • Pour ajouter une étiquette à des tâches, ouvrez la page Tâches de AI Platform Training dans la console Google Cloud.

     Ouvrir la page des tâches de AI Platform Training

2. Cochez la casecheck_box_outline_blankà côté du nom de la ou des ressources que vous souhaitez étiqueter.

3. Toutes les modifications d'étiquettes sont effectuées dans le volet situé à droite des noms de ressources.

   • Pour ajouter une étiquette, saisissez sa clé et, éventuellement, sa valeur. Pour ajouter plusieurs étiquettes, cliquez sur le bouton Ajouter une étiquette.

   • Pour supprimer des étiquettes, placez le pointeur de la souris à droite de celles-ci, puis cliquez surdeletel'icône Supprimer qui s'affiche.

4. Après avoir modifié vos étiquettes, cliquez sur Enregistrer pour confirmer les modifications ou sur Annuler les modifications pour recommencer.

gcloud

Vous pouvez utiliser la commande gcloud pour modifier ou supprimer des étiquettes sur une ressource existante. Par exemple, pour modifier les étiquettes appliquées à une tâche, exécutez la commande gcloud ai-platform jobs update avec les options suivantes :

• --update-labels pour modifier la valeur des étiquettes existantes et ajouter des étiquettes. Par exemple, pour remplacer la valeur de l'étiquette phase par production et ajouter une étiquette status, procédez comme suit :

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

• --clear-labels pour supprimer toutes les étiquettes de la tâche. Si vous incluez une option --update-labels dans la même commande, la commande clear est appliquée en premier, suivie de la commande update. Par exemple, pour supprimer toutes les étiquettes et appliquer les nouvelles étiquettes foo et baz, procédez comme suit :

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

• --remove-labels pour supprimer des étiquettes spécifiques de la tâche. Si vous spécifiez une étiquette qui n'existe pas dans la tâche, la commande remove est ignorée pour celle-ci. Par exemple, pour supprimer les étiquettes status et visibility, procédez comme suit :

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

Python

Pour supprimer ou modifier les étiquettes d'une tâche existante, procédez comme suit :

• Récupérez la tâche à l'aide d'une requête GET.
• Modifiez le champ labels.
• Modifiez la tâche à l'aide d'une requête PATCH.

L'exemple suivant présente le schéma "LIRE-MODIFIER-ÉCRIRE" correspondant à la mise à jour des étiquettes d'une tâche :

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()

Console

1. Ouvrez la page de la console Google Cloud de la ressource à filtrer :

   • Pour filtrer des tâches, ouvrez la page Tâches de AI Platform Training dans la console Google Cloud.

     Ouvrir la page des tâches de AI Platform Training

2. Cliquez dans le champfilter_listFiltrer par préfixe, situé au-dessus de votre liste de tâches. Sélectionnez le préfixe Label (Étiquette).

3. Pour terminer le filtrage, saisissez la clé et la valeur en appliquant la syntaxe "key.value". Par exemple, "team:engineering" ou "owner:alice".

4. Le filtre est appliqué à votre liste de ressources et le nom du filtre s'affiche dans le champ de filtrage. Par exemple, "Labels:owner:alice" ou "Labels:team:engineering". Vous pouvez ajouter plusieurs filtres si nécessaire.

gcloud

L'exemple suivant répertorie toutes les tâches étiquetées avec la paire clé/valeur team:engineering et la paire clé/valeur owner:alice :

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

Python

L'exemple suivant utilise la requête jobs.list pour récupérer toutes les tâches étiquetées avec la paire clé/valeur team:engineering et la paire clé/valeur owner:alice :

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