Questa pagina mostra come ottenere un elenco di risorse permanenti e come ottenere informazioni su una risorsa permanente specifica tramite la console Google Cloud , Google Cloud CLI, Vertex AI SDK per Python e l'API REST.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per recuperare le informazioni sulle risorse permanenti, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Visualizzatore Vertex AI (roles/aiplatform.viewer
) nel progetto.
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni sulle risorse permanenti. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per ottenere informazioni sulle risorse permanenti sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
aiplatform.persistentResources.get
-
aiplatform.persistentResources.list
Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.
Visualizzare un elenco di risorse permanenti
Seleziona una delle seguenti schede per istruzioni su come ottenere un elenco delle risorse persistenti esistenti.
Console
Per visualizzare un elenco di risorse permanenti nella console Google Cloud , vai alla pagina Risorse permanenti.
gcloud
Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto del Google Cloud progetto per il quale vuoi ottenere un elenco di risorse permanenti.
- LOCATION: la regione in cui vuoi creare la risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, consulta Disponibilità delle funzionalità.
Esegui questo comando:
Linux, macOS o Cloud Shell
gcloud ai persistent-resources list \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION
Windows (PowerShell)
gcloud ai persistent-resources list ` --project=PROJECT_ID ` --region=LOCATION
Windows (cmd.exe)
gcloud ai persistent-resources list ^ --project=PROJECT_ID ^ --region=LOCATION
Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:
Risposta
Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/] --- createTime: '2023-09-12T20:45:33.220989Z' displayName: test name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource resourcePools: - autoscalingSpec: maxReplicaCount: '4' minReplicaCount: '1' diskSpec: bootDiskSizeGb: 100 bootDiskType: pd-standard id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1 machineSpec: acceleratorCount: 1 acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4 machineType: n1-highmem-2 replicaCount: '1' startTime: '2023-09-12T20:50:36.992739253Z' state: RUNNING updateTime: '2023-09-12T20:50:42.813723Z' --- createTime: '2023-09-12T20:37:21.691977Z' displayName: my-persistent-resource name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource resourcePools: - autoscalingSpec: maxReplicaCount: '12' minReplicaCount: '4' diskSpec: bootDiskSizeGb: 200 bootDiskType: pd-standard id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1 machineSpec: acceleratorCount: 1 acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4 machineType: n1-highmem-2 replicaCount: '4' - diskSpec: bootDiskSizeGb: 100 bootDiskType: pd-ssd id: n1-standard-4 machineSpec: machineType: n1-standard-4 replicaCount: '4' startTime: '2023-09-12T20:42:46.495575169Z' state: RUNNING updateTime: '2023-09-12T20:42:51.519271Z'
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.
Lo stato di ogni risorsa permanente nell'elenco è rappresentato da un valore numerico. Per saperne di più, consulta le definizioni di stato nell'SDK Vertex AI.
from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource # Optional arguments: # filter (str): An expression for filtering the results of the request. For # field names both snake_case and camelCase are supported. # order_by (str): A comma-separated list of fields to order by, sorted in # ascending order. Use "desc" after a field name for descending. Supported # fields: `display_name`, `create_time`, `update_time` # List the persistent resource on the project. resource_list = persistent_resource.PersistentResource.list() for i in range(len(resource_list)): print(resource_list[i].name) print(resource_list[i].state)
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto del Google Cloud progetto per il quale vuoi ottenere un elenco di risorse permanenti.
- LOCATION: la regione in cui vuoi creare la risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, consulta Disponibilità delle funzionalità.
Metodo HTTP e URL:
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
Ottenere informazioni su una risorsa permanente
Seleziona una delle seguenti schede per istruzioni su come ottenere informazioni su una risorsa permanente, inclusi stato, configurazione hardware e repliche disponibili.
Console
Per visualizzare le informazioni su una risorsa permanente nella console Google Cloud , segui questi passaggi:
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Risorse permanenti.
Fai clic sul nome della risorsa permanente che vuoi visualizzare.
gcloud
Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: La regione della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
Esegui questo comando:
Linux, macOS o Cloud Shell
gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION
Windows (PowerShell)
gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID ` --project=PROJECT_ID ` --region=LOCATION
Windows (cmd.exe)
gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID ^ --project=PROJECT_ID ^ --region=LOCATION
Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:
Risposta
Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/] createTime: '2023-07-06T18:47:42.098296Z' displayName: Test-Persistent-Resource name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource resourcePools: - diskSpec: bootDiskSizeGb: 100 bootDiskType: pd-ssd machineSpec: machineType: n1-highmem-4 replicaCount: '4' - diskSpec: bootDiskSizeGb: 100 bootDiskType: pd-ssd machineSpec: acceleratorCount: 1 acceleratorType: NVIDIA_TESLA_P4 machineType: n1-standard-4 replicaCount: '4' usedReplicaCOunt: '2' startTime: '2023-07-06T18:51:53.209127117Z' state: RUNNING updateTime: '2023-07-06T18:52:01.545109Z'
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.
from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource( PERSISTENT_RESOURCE_ID ) print(resource_to_get.display_name) print(resource_to_get.state) print(resource_to_get.start_time)
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: La regione della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente di cui vuoi ottenere informazioni.
Metodo HTTP e URL:
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID
Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource", "displayName": "test", "resourcePools": [ { "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1", "machineSpec": { "machineType": "n1-highmem-2", "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4", "acceleratorCount": 1 }, "replicaCount": "1", "diskSpec": { "bootDiskType": "pd-standard", "bootDiskSizeGb": 100 }, "autoscalingSpec": { "minReplicaCount": "1", "maxReplicaCount": "4" } } ], "state": "RUNNING", "createTime": "2023-09-12T20:45:33.220989Z", "startTime": "2023-09-12T20:50:36.992739253Z", "updateTime": "2023-09-12T20:50:42.813723Z" }
Passaggi successivi
- Scopri di più sulla risorsa permanente.
- Esegui job di addestramento su una risorsa permanente.
- Recuperare informazioni su una risorsa permanente.
- Riavvia una risorsa permanente.
- Eliminare una risorsa permanente.