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, l'SDK Vertex AI per Python e l'API REST.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per ottenere 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 Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.
Questo ruolo predefinito contiene le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni sulle risorse permanenti. Per visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:
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 permanenti 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, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud 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 il seguente 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 Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.
Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
# 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 del progetto Google Cloud 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, tra cui lo stato, la configurazione hardware e le 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, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto della risorsa permanente su cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: la regione della risorsa permanente su cui vuoi ricevere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente su cui vuoi ricevere informazioni.
Esegui il seguente 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 Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.
Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource( EXAMPLE_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 su cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: la regione della risorsa permanente su cui vuoi ricevere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID della risorsa permanente su cui vuoi ricevere 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 sulle risorse permanenti.
- Esegui job di addestramento su una risorsa permanente.
- Ottenere informazioni su una risorsa permanente.
- Riavvia una risorsa permanente.
- Eliminare una risorsa permanente.