Crea una risorsa permanente

Quando crei una risorsa permanente, il servizio di addestramento trova prima le risorse nel pool di risorse di Compute Engine in base alle specifiche che hai fornito, poi esegue il provisioning di un cluster a lunga esecuzione. Questa pagina mostra come creare una risorsa permanente per l'esecuzione dei job di addestramento personalizzati utilizzando la console Google Cloud , Google Cloud CLI e l'API REST.

Ruoli obbligatori

Per ottenere l'autorizzazione necessaria per creare una risorsa permanente, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Vertex AI Administrator (roles/aiplatform.admin) nel progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questo ruolo predefinito contiene l'autorizzazione aiplatform.persistentResources.create necessaria per creare una risorsa permanente.

Potresti anche ottenere questa autorizzazione con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Crea una risorsa permanente

Seleziona una delle seguenti schede per istruzioni su come creare una risorsa persistente.

Console

Per creare una risorsa persistente utilizzando la console Google Cloud :

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Risorse permanenti.

    Vai a Risorse permanenti

  2. Fai clic su Crea cluster.

  3. Configura il cluster nel seguente modo:

    • Nome:inserisci un nome per il cluster.
    • (Facoltativo) Descrizione:inserisci una descrizione del cluster.
    • Regione:seleziona la regione in cui vuoi creare il cluster.

  4. Fai clic su Continua.

  5. Configura le risorse di calcolo per il cluster nel seguente modo:

    1. Fai clic su Worker pool 1.

    2. Seleziona la scheda della famiglia di macchine che vuoi utilizzare e configura il pool di worker nel seguente modo:

      Uso generico

      Le VM per uso generico offrono il miglior rapporto prezzo/prestazioni per diversi workload.

      • Serie:seleziona una serie di macchine.
      • Tipo di macchina:seleziona un tipo di macchina.
      • Tipo di disco:seleziona Disco standard o Disco SSD.
      • Dimensioni disco:inserisci le dimensioni del disco che vuoi.
      • Numero minimo di repliche:inserisci il numero minimo di repliche da avere nel pool di worker.
      • Numero massimo di repliche (facoltativo): inserisci il numero massimo di repliche consentite nel pool di worker. Se specificato, il pool di worker scala automaticamente il numero di repliche fino al numero massimo di repliche configurato in base alle esigenze.

      Ottimizzata per il calcolo

      Le VM ottimizzate per il calcolo offrono le massime prestazioni per core e sono ottimizzate per carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo.

      • Serie:seleziona una serie di macchine.
      • Tipo di macchina:seleziona un tipo di macchina.
      • Tipo di disco:seleziona Disco standard o Disco SSD.
      • Dimensioni disco:inserisci le dimensioni del disco che vuoi.
      • Numero minimo di repliche:inserisci il numero minimo di repliche da avere nel pool di worker.
      • Numero massimo di repliche (facoltativo): inserisci il numero massimo di repliche consentite nel pool di worker. Se specificato, il pool di worker scala automaticamente il numero di repliche fino al numero massimo di repliche configurato in base alle esigenze.

      Ottimizzata per la memoria

      Le VM ottimizzate per la memoria sono ideali per i carichi di lavoro che richiedono molta memoria, offrono più memoria per core rispetto ad altre famiglie di macchine, con un massimo di 12 TB di memoria.

      • Serie:seleziona una serie di macchine.
      • Tipo di macchina:seleziona un tipo di macchina.
      • Tipo di disco:seleziona Disco standard o Disco SSD.
      • Dimensioni disco:inserisci le dimensioni del disco che vuoi.
      • Numero minimo di repliche:inserisci il numero minimo di repliche da avere nel pool di worker.
      • Numero massimo di repliche (facoltativo): inserisci il numero massimo di repliche consentite nel pool di worker. Se specificato, il pool di worker scala automaticamente il numero di repliche fino al numero massimo di repliche configurato in base alle esigenze.

      GPU

      Queste VM ottimizzate per l'acceleratore sono ideali per carichi di lavoro di calcolo CUDA (Compute Unified Device Architecture) altamente parallelizzati, come il machine learning (ML) e il computing ad alte prestazioni (HPC). Questa famiglia è l'opzione migliore per i workload che richiedono GPU.

      • Tipo di GPU:seleziona il tipo di GPU che vuoi utilizzare.
      • Numero di GPU:inserisci il numero di GPU che vuoi utilizzare.
      • Serie:seleziona una serie di macchine.
      • Tipo di macchina:seleziona un tipo di macchina.
      • Tipo di disco:seleziona Disco standard o Disco SSD.
      • Dimensioni disco:inserisci le dimensioni del disco che vuoi.
      • Numero minimo di repliche:inserisci il numero minimo di repliche da avere nel pool di worker.
      • Numero massimo di repliche (facoltativo): inserisci il numero massimo di repliche consentite nel pool di worker. Se specificato, il pool di worker scala automaticamente il numero di repliche fino al numero massimo di repliche configurato in base alle esigenze.

    3. Fai clic su Fine.

    4. (Facoltativo) Per aggiungere altri worker pool, fai clic su Aggiungi worker pool.

  6. Fai clic su Crea.

gcloud

Una risorsa permanente può avere uno o più pool di risorse. Per creare più pool di risorse in una risorsa permanente, specifica più flag --resource-pool-spec.

Per ogni pool di risorse è possibile attivare o disattivare la scalabilità automatica. Per abilitare la scalabilità automatica, specifica min_replica_count e max_replica_count.

Puoi specificare tutte le configurazioni del pool di risorse come parte della riga di comando o utilizzare il flag --config per specificare il percorso di un file YAML che contiene le configurazioni.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto del Google Cloud progetto in cui vuoi creare la risorsa permanente.
  • LOCATION: la regione in cui vuoi creare la risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, consulta Disponibilità delle funzionalità.
  • PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente.
  • DISPLAY_NAME: (facoltativo) il nome visualizzato della risorsa permanente.
  • MACHINE_TYPE: Il tipo di VM da utilizzare. Per un elenco delle VM supportate, consulta Tipi di macchine. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.machineType nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • ACCELERATOR_TYPE: (facoltativo) il tipo di GPU da collegare a ogni VM nel pool di risorse. Per un elenco delle GPU supportate, consulta GPU. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.acceleratorType nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • ACCELERATOR_COUNT: (facoltativo) il numero di GPU da collegare a ogni VM nel pool di risorse. Il valore predefinito è 1. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.acceleratorCount nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • REPLICA_COUNT: Il numero di repliche da creare quando crei questo pool di risorse. Questo campo corrisponde al campo replicaCount nel messaggio API ResourcePool. Questo campo è obbligatorio se non specifichi MIN_REPLICA_COUNT e MAX_REPLICA_COUNT.
  • MIN_REPLICA_COUNT: (facoltativo) il numero minimo di repliche a cui la scalabilità automatica può ridurre le dimensioni per questo pool di risorse. Per abilitare la scalabilità automatica in questo pool di risorse, sono necessari sia MIN_REPLICA_COUNT sia MAX_REPLICA_COUNT.
  • MAX_REPLICA_COUNT: (facoltativo) il numero massimo di repliche a cui la scalabilità automatica può aumentare per questo pool di risorse. Per abilitare la scalabilità automatica in questo pool di risorse, sono necessari sia MIN_REPLICA_COUNT sia MAX_REPLICA_COUNT.
  • BOOT_DISK_TYPE: (Facoltativo) Il tipo di disco da utilizzare come disco di avvio di ogni VM nel pool di risorse. Questo campo corrisponde al campo diskSpec.bootDiskType nel messaggio dell'API ResourcePool. I valori accettabili includono:
    • pd-standard (valore predefinito)
    • pd-ssd
  • BOOT_DISK_SIZE_GB: (Facoltativo) Le dimensioni del disco in GiB per il disco di avvio di ogni VM nel pool di risorse. I valori accettabili sono da 100 (predefinito) a 64000. Questo campo corrisponde al campo diskSpec.bootDiskSizeGb nel messaggio API ResourcePool.
  • CONFIG: percorso del file di configurazione YAML della risorsa permanente. Questo file deve contenere un elenco di ResourcePool. Se un'opzione è specificata sia nel file di configurazione che negli argomenti della riga di comando, questi ultimi prevalgono sul file di configurazione. Tieni presente che le chiavi con trattini bassi non sono valide.

    File di configurazione YAML di esempio:

    resourcePoolSpecs:
  machineSpec:
    machineType: n1-standard-4
  replicaCount: 1

Esegui questo comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud ai persistent-resources create \
    --persistent-resource-id=PERSISTENT_RESOURCE_ID \
    --display-name=DISPLAY_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION \
    --resource-pool-spec="replica-count=REPLICA_COUNT,min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT,max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT,machine-type=MACHINE_TYPE,accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE,accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT,disk-type=BOOT_DISK_TYPE,disk-size=BOOT_DISK_SIZE_GB"

Windows (PowerShell)

gcloud ai persistent-resources create `
    --persistent-resource-id=PERSISTENT_RESOURCE_ID `
    --display-name=DISPLAY_NAME `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION `
    --resource-pool-spec="replica-count=REPLICA_COUNT,min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT,max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT,machine-type=MACHINE_TYPE,accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE,accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT,disk-type=BOOT_DISK_TYPE,disk-size=BOOT_DISK_SIZE_GB"

Windows (cmd.exe)

gcloud ai persistent-resources create ^
    --persistent-resource-id=PERSISTENT_RESOURCE_ID ^
    --display-name=DISPLAY_NAME ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION ^
    --resource-pool-spec="replica-count=REPLICA_COUNT,min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT,max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT,machine-type=MACHINE_TYPE,accelerator-type=ACCELERATOR_TYPE,accelerator-count=ACCELERATOR_COUNT,disk-type=BOOT_DISK_TYPE,disk-size=BOOT_DISK_SIZE_GB"

Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
Operation to create PersistentResource [projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/mypersistentresource/operations/1234567890123456789] is submitted successfully.

You may view the status of your PersistentResource create operation with the command

  $ gcloud ai operations describe projects/sample-project/locations/us-central1/operations/1234567890123456789

Esempio di comando gcloud:

gcloud ai persistent-resources create \
    --persistent-resource-id=my-persistent-resource \
    --region=us-central1 \
    --resource-pool-spec="min-replica-count=4,max-replica-count=12,machine-type=n1-highmem-2,accelerator-type=NVIDIA_TESLA_T4,accelerator-count=1,disk-type=pd-standard,disk-size=200" \
    --resource-pool-spec="replica-count=4,machine-type=n1-standard-4"

Configurazioni gcloud avanzate

Se vuoi specificare opzioni di configurazione non disponibili negli esempi precedenti, puoi utilizzare il flag --config per specificare il percorso di un file config.yaml nell'ambiente locale contenente i campi di persistentResources. Ad esempio:

gcloud ai persistent-resources create \
    --persistent-resource-id=PERSISTENT_RESOURCE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION \
    --config=CONFIG

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

Per creare una risorsa persistente che puoi utilizzare con l'esecuzione di una pipeline, imposta il parametro enable_custom_service_account su True nell'oggetto ResourceRuntimeSpec durante la creazione della risorsa persistente.

from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource
from google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.persistent_resource import ResourcePool
from google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.machine_resources import MachineSpec

# Create the persistent resource. This method returns the created resource.

my_example_resource = persistent_resource.PersistentResource.create(
    persistent_resource_id='PERSISTENT_RESOURCE_ID',
    display_name='DISPLAY_NAME',
    resource_pools=[
        ResourcePool(
            machine_spec=MachineSpec(
                machine_type='MACHINE_TYPE'
            ),
            replica_count=REPLICA_COUNT
        )
    ],
    enable_custom_service_account=True,
)

# Setting `sync` to `False` makes the method is non-blocking and the resource
# object returned syncs when the method completes.

SYNC=False

if not SYNC:
    my_example_resource.wait()

Sostituisci quanto segue:

  • PERSISTENT_RESOURCE_ID: un ID univoco definito dall'utente per la risorsa permanente. Deve iniziare con una lettera, terminare con una lettera o un numero e contenere solo lettere minuscole, numeri e trattini (-).
  • DISPLAY_NAME: (Facoltativo). Il nome visualizzato della risorsa persistente.
  • MACHINE_TYPE: Il tipo di macchina virtuale (VM) da utilizzare. Per un elenco delle VM supportate, consulta Tipi di macchine. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.machineType nel
  • REPLICA_COUNT: il numero di repliche da creare quando viene creato questo pool di risorse.

REST

Una risorsa permanente può avere uno o più pool di risorse (machine_spec) e ogni pool di risorse può avere la scalabilità automatica abilitata o disabilitata.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto del Google Cloud progetto in cui vuoi creare la risorsa permanente.
  • LOCATION: la regione in cui vuoi creare la risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, consulta Disponibilità delle funzionalità.
  • PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente.
  • DISPLAY_NAME: (facoltativo) il nome visualizzato della risorsa permanente.
  • MACHINE_TYPE: Il tipo di VM da utilizzare. Per un elenco delle VM supportate, consulta Tipi di macchine. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.machineType nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • ACCELERATOR_TYPE: (facoltativo) il tipo di GPU da collegare a ogni VM nel pool di risorse. Per un elenco delle GPU supportate, consulta GPU. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.acceleratorType nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • ACCELERATOR_COUNT: (facoltativo) il numero di GPU da collegare a ogni VM nel pool di risorse. Il valore predefinito è 1. Questo campo corrisponde al campo machineSpec.acceleratorCount nel messaggio dell'API ResourcePool.
  • REPLICA_COUNT: Il numero di repliche da creare quando crei questo pool di risorse. Questo campo corrisponde al campo replicaCount nel messaggio API ResourcePool. Questo campo è obbligatorio se non specifichi MIN_REPLICA_COUNT e MAX_REPLICA_COUNT.
  • MIN_REPLICA_COUNT: (facoltativo) il numero minimo di repliche a cui la scalabilità automatica può ridurre le dimensioni per questo pool di risorse. Per abilitare la scalabilità automatica in questo pool di risorse, sono necessari sia MIN_REPLICA_COUNT sia MAX_REPLICA_COUNT.
  • MAX_REPLICA_COUNT: (facoltativo) il numero massimo di repliche a cui la scalabilità automatica può aumentare per questo pool di risorse. Per abilitare la scalabilità automatica in questo pool di risorse, sono necessari sia MIN_REPLICA_COUNT sia MAX_REPLICA_COUNT.
  • BOOT_DISK_TYPE: (Facoltativo) Il tipo di disco da utilizzare come disco di avvio di ogni VM nel pool di risorse. Questo campo corrisponde al campo diskSpec.bootDiskType nel messaggio dell'API ResourcePool. I valori accettabili includono:
    • pd-standard (valore predefinito)
    • pd-ssd
  • BOOT_DISK_SIZE_GB: (Facoltativo) Le dimensioni del disco in GiB per il disco di avvio di ogni VM nel pool di risorse. I valori accettabili sono da 100 (predefinito) a 64000. Questo campo corrisponde al campo diskSpec.bootDiskSizeGb nel messaggio API ResourcePool.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources?persistent_resource_id=PERSISTENT_RESOURCE_ID

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "resource_pools": [
    {
      "machine_spec": {
        "machine_type": "MACHINE_TYPE",
        "accelerator_type": "ACCELERATOR_TYPE",
        "accelerator_count": ACCELERATOR_COUNT
      },
      "replica_count": REPLICA_COUNT,
      "autoscaling_spec": {
        "min_replica_count": MIN_REPLICA_COUNT,
        "max_replica_count": MAX_REPLICA_COUNT
      },
      "disk_spec": {
        "boot_disk_type": "BOOT_DISK_TYPE",
        "boot_disk_size_gb": BOOT_DISK_SIZE_GB
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/mypersistentresource/operations/1234567890123456789",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreatePersistentResourceOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-02-08T21:17:15.009668Z",
      "updateTime": "2023-02-08T21:17:15.009668Z"
    }
  }
}

Esaurimento delle risorse

Potrebbe verificarsi una rottura di stock per risorse scarse come le GPU A100, il che può comportare un errore persistente di creazione delle risorse quando non è disponibile alcuna risorsa nella regione che hai specificato. In questo caso, puoi provare a ridurre il numero di repliche, passare a un tipo di acceleratore diverso, riprovare durante le ore non di punta o provare un'altra regione.

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