取得永久性資源資訊

本頁面說明如何取得永久性資源清單，以及如何透過 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、適用於 Python 的 Vertex AI SDK 和 REST API，取得特定永久性資源的相關資訊。

必要的角色

如要取得取得持續性資源資訊所需的權限，請要求管理員為您授予專案的 Vertex AI 檢視者 (roles/aiplatform.viewer) IAM 角色。如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和機構的存取權」。

這個預先定義的角色包含取得永久資源資訊所需的權限。如要查看確切的必要權限，請展開「必要權限」部分：

所需權限

如要取得永久性資源資訊，您必須具備下列權限：

  • aiplatform.persistentResources.get
  • aiplatform.persistentResources.list

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得這些權限。

取得永久性資源清單

請選取下列任一分頁標籤，瞭解如何取得現有持續性資源的清單。

控制台

如要在 Google Cloud 控制台中查看永久性資源清單，請前往「永久性資源」頁面。

前往「Persistent resources」(永久資源)

gcloud

使用下列任何指令資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您要取得持久性資源清單的 Google Cloud 專案 ID。
  • LOCATION：您要建立永久性資源的區域。如需支援地區的清單，請參閱「功能適用地區」。

執行下列指令：

Linux、macOS 或 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

您應該會收到類似以下的回應：

回應

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

在試用這個範例之前，請先按照 Vertex AI 快速入門：使用用戶端程式庫中的操作說明設定 Python。詳情請參閱 Vertex AI Python API 參考說明文件。

如要向 Vertex AI 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。

清單中每個持續性資源的狀態會以數值表示。詳情請參閱 Vertex AI SDK 中的狀態定義。

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

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您要取得持久性資源清單的 Google Cloud 專案 ID。
  • LOCATION：您要建立永久性資源的區域。如需支援地區的清單，請參閱「功能適用地區」。

HTTP 方法和網址：

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources

如要傳送要求，請展開以下其中一個選項：

您應該會收到如下的 JSON 回應：

取得永久性資源的相關資訊

請選取下列任一分頁，瞭解如何取得有關持久性資源的資訊，包括其狀態、硬體設定和可用的副本。

控制台

如要在 Google Cloud 控制台中查看永久資源的相關資訊，請按照下列步驟操作：

  1. 在 Google Cloud 控制台，前往「Persistent resources」(永久性資源) 頁面。

    前往「Persistent resources」(永久資源)

  2. 按一下要查看的永久性資源名稱。

gcloud

使用下列任何指令資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您要取得資訊的永久資源專案 ID。
  • LOCATION：您要取得資訊的永久性資源區域。
  • PERSISTENT_RESOURCE_ID：您要取得資訊的永久資源 ID。

執行下列指令：

Linux、macOS 或 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

您應該會收到類似以下的回應：

回應

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

在試用這個範例之前，請先按照 Vertex AI 快速入門：使用用戶端程式庫中的操作說明設定 Python。詳情請參閱 Vertex AI Python API 參考說明文件。

如要向 Vertex AI 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。

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

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

  • PROJECT_ID：您要取得資訊的永久資源專案 ID。
  • LOCATION：您要取得資訊的永久性資源區域。
  • PERSISTENT_RESOURCE_ID：您要取得資訊的永久資源 ID。

HTTP 方法和網址：

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID

如要傳送要求，請展開以下其中一個選項：

您應該會收到如下的 JSON 回應：

{
  "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"
}

後續步驟