Usa la interfaz de Private Service Connect para el entrenamiento de Vertex AI

Se recomienda la interfaz de Private Service Connect para la conectividad privada, ya que reduce la posibilidad de agotamiento de IP y permite el intercambio de tráfico transitivo.

La interfaz de Private Service Connect es compatible con los trabajos personalizados y los recursos persistentes de Vertex AI.

Descripción general

La interfaz de Private Service Connect es compatible con los trabajos personalizados y los recursos persistentes de Vertex AI Training. Para usar la interfaz de Private Service Connect, debes configurar una red de VPC, una subred y un adjunto de red en tu proyecto de usuario. Consulta Cómo configurar una interfaz de Private Service Connect. El nombre del adjunto de red debe incluirse en la solicitud para crear un trabajo personalizado o un recurso persistente para habilitar la interfaz de Private Service Connect.

Conectividad de salida de Private Service Connect de Vertex AI a otras redes

Vertex AI integró las conectividades de red de salida compatibles con Private Service Connect (consulta Conexión a cargas de trabajo en otras redes), con las siguientes excepciones:

• No se admite la salida al Acceso privado a Google de un cliente. En cambio, la salida de Private Service Connect se resolvería de forma local para el acceso privado a Google.

• La salida a Cloud NAT solo se admite cuando el Control de servicios de VPC está habilitado.

Limitaciones

• Las interfaces de Private Service Connect no admiten direcciones IP externas.

Precios

Los precios de las interfaces de Private Service Connect se describen en la sección "Usa una interfaz de Private Service Connect para acceder a una red de VPC del productor o del consumidor" en la página Todos los precios de redes.

Antes de comenzar

Configura tus recursos para la interfaz de Private Service Connect en tu proyecto de usuario.

Crea un trabajo de entrenamiento personalizado con una interfaz de Private Service Connect

Puedes crear un trabajo de entrenamiento personalizado con la interfaz de Private Service Connect a través del SDK de Vertex AI para Python o la API de REST.

from google.cloud import aiplatform


def create_custom_job_psci_sample(
    project: str,
    location: str,
    bucket: str,
    display_name: str,
    machine_type: str,
    replica_count: int,
    image_uri: str,
    network_attachment: str,
    domain: str,
    target_project: str,
    target_network: str,
):
    """Custom training job sample with PSC Interface Config."""
    aiplatform.init(project=project, location=location, staging_bucket=bucket)

    worker_pool_specs = [{
        "machine_spec": {
            "machine_type": machine_type,
        },
        "replica_count": replica_count,
        "container_spec": {
            "image_uri": image_uri,
            "command": [],
            "args": [],
        },
    }]
    psc_interface_config = {
        "network_attachment": network_attachment,
        "dns_peering_configs": [
            {
                "domain": domain,
                "target_project": target_project,
                "target_network": target_network,
            },
        ],
    }
    job = aiplatform.CustomJob(
        display_name=display_name,
        worker_pool_specs=worker_pool_specs,
    )

    job.run(psc_interface_config=psc_interface_config)

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs

"display_name": JOB_NAME,
"job_spec": {
    "worker_pool_specs": [
      {
        "machine_spec": {
          "machine_type": "n2-standard-4",
        },
        "replica_count": REPLICA_COUNT,
        "container_spec": {
          "image_uri": IMAGE_URI,
        },
      },
    ],
    "psc_interface_config": {
      "network_attachment": NETWORK_ATTACHMENT,
      "dns_peering_configs": [
         {
          "domain": DOMAIN_SUFFIX,
          "target_project": TARGET_PROJECT,
          "target_network": TARGET_NETWORK
         }
      ],
    },
    "enable_web_access": 1
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs" | Select-Object -Expand Content

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/customJobs/JOB_ID",
  "displayName": "JOB_NAME",
  "jobSpec": {
    "workerPoolSpecs": [
      {
        "machineSpec": {
          "machineType": "MACHINE_TYPE"
        },
        "replicaCount": "REPLICA_COUNT",
        "diskSpec": DISK_SPEC,
        "containerSpec": {
          "imageUri": "IMAGE_URI"
        }
      }
    ],
    "enableWebAccess": True,
    "pscInterfaceConfig": {
      "networkAttachment": "NETWORK_ATTACHMENT"
      "dns_peering_configs": [
        {
          "domain": "DOMAIN_SUFFIX",
          "targetProject": "TARGET_PROJECT",
          "targetNetwork": "TARGET_NETWORK"
        }
]
    }
  },
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "createTime": "CREATE_TIME",
  "updateTime": "UPDATE_TIME"
}