IAM 권한

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이 페이지에서는 Vertex AI 역할 및 권한에 대한 정보를 제공합니다.

Vertex AI의 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 액세스 제어 주제를 참조하세요.

개요

ID가 Google Cloud API를 호출할 때 Vertex AI에는 리소스를 사용할 수 있는 적절한 권한이 있는 ID가 있어야 합니다. 권한을 부여하려면 사용자, 그룹 또는 서비스 계정에 역할을 부여하면 됩니다.

이 페이지에서는 특정 Vertex AI 작업을 수행하기 위해 ID에 부여할 수 있는 Vertex AI IAM 권한을 설명합니다.

IAM 역할 유형

IAM에는 다음과 같은 세 가지 유형의 역할이 있습니다.

  • 기본 역할에는 소유자, 편집자, 뷰어 역할이 포함됩니다. 기본 역할은 IAM 도입 이전에 존재했던 액세스 제어를 나타냅니다.

  • 사전 정의된 역할은 특정 서비스에 대한 세분화된 액세스 권한을 제공하며, Google Cloud에서 관리합니다. 사전 정의된 역할은 일반적인 사용 사례와 액세스 제어 패턴을 지원합니다.

  • 커스텀 역할: 사용자 지정 권한 목록에 따라 세분화된 액세스 권한을 제공합니다.

기본, 사전 정의 또는 커스텀 역할에 하나 이상의 권한이 포함되어 있는지 확인하려면 다음 방법 중 하나를 사용하면 됩니다.

사전 정의된 역할과 기본 역할을 모두 한 사용자에게 할당할 경우, 각 역할의 권한이 통합되어 부여됩니다.

Vertex AI 권한

다음 표에서는 작업 및 필요한 권한을 보여줍니다.


리소스 작업 권한 필요
batchPredictionJobs batchPredictionJob 취소
  • aiplatform.batchPredictionJobs.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs batchPredictionJob 만들기
  • aiplatform.batchPredictionJobs.create(parent 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs batchPredictionJob 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.batchPredictionJobs.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.batchPredictionJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
batchPredictionJobs batchPredictionJob 가져오기
  • aiplatform.batchPredictionJobs.get(name 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs batchPredictionJob 나열
  • aiplatform.batchPredictionJobs.list(parent 리소스에 필요한 권한)
customJobs customJob 취소
  • aiplatform.customJobs.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
customJobs customJob 만들기
  • aiplatform.customJobs.create(parent 리소스에 필요한 권한)
customJobs customJob 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.customJobs.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.customJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
customJobs customJob 가져오기
  • aiplatform.customJobs.get(name 리소스에 필요한 권한)
customJobs customJob 나열
  • aiplatform.customJobs.list(parent 리소스에 필요한 권한)
dataLabelingJobs dataLabelingJob 취소
  • aiplatform.dataLabelingJobs.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
dataLabelingJobs dataLabelingJob 만들기
  • aiplatform.dataLabelingJobs.create(parent 리소스에 필요한 권한)
dataLabelingJobs dataLabelingJob 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.dataLabelingJobs.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.dataLabelingJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.dataLabelingJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.dataLabelingJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.dataLabelingJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
dataLabelingJobs dataLabelingJob 가져오기
  • aiplatform.dataLabelingJobs.get(name 리소스에 필요한 권한)
dataLabelingJobs dataLabelingJob 나열
  • aiplatform.dataLabelingJobs.list(parent 리소스에 필요한 권한)
datasets 데이터 세트 만들기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.datasets.create(parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 세트 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.datasets.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 세트 내보내기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.datasets.export(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.export(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 세트 가져오기
  • AI Platform.datasets.get(name 리소스에 필요한 권한)
datasets 데이터 세트 가져오기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.datasets.import(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.import(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 세트 나열
  • AI Platform.datasets.list(parent 리소스에 필요한 권한)
datasets 데이터 세트 업데이트
  • aiplatform.datasets.update(name 리소스에 필요한 권한)
datasets.annotationSpecs 데이터 세트의 annotationSpecs 가져오기
  • aiplatform.annotationSpecs.get(name 리소스에 필요한 권한)
datasets.dataItems 데이터 세트의 dataItems 나열
  • aiplatform.dataItems.list(parent 리소스에 필요한 권한)
datasets.dataItems.annotations dataset.dataItems.annotations 나열
  • aiplatform.annotations.list(parent 리소스에 필요한 권한)
datasets.savedQueries 데이터 세트의 SavedQueries를 나열합니다.
  • AI Platform.datasets.get(parent 리소스에 필요한 권한)
엔드포인트 엔드포인트 만들기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.endpoints.create(parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints 엔드포인트 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.endpoints.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.endpoints.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints 엔드포인트에 모델 배포


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.endpoints.deploy(endpoint 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.endpoints.deploy(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints 엔드포인트 설명
  • aiplatform.endpoints.describe(endpoint 리소스에 필요한 권한)
endpoints 엔드포인트 가져오기
  • aiplatform.endpoints.get(name 리소스에 필요한 권한)
endpoints 엔드포인트 나열
  • aiplatform.endpoints.list(parent 리소스에 필요한 권한)
endpoints 엔드포인트 업데이트
  • aiplatform.endpoints.update(name 리소스에 필요한 권한)
endpoints 엔드포인트 예측
  • aiplatform.endpoints.predict(endpoint 리소스에 필요한 권한)
엔드포인트 임의의 HTTP 페이로드로 온라인 예측을 수행합니다.
  • aiplatform.endpoints.predict(endpoint 리소스에 필요한 권한)
endpoints 엔드포인트에 모델 배포 취소


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.endpoints.undeploy(endpoint 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.endpoints.undeploy(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores Batch가 피처스토어에서 특성 값을 읽습니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.featurestores.batchReadFeatureValues (featurestore 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.batchReadFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores 특정 프로젝트 및 위치에 새 피처스토어를 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.featurestores.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores 단일 피처스토어를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.featurestores.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
featurestores 단일 피처스토어의 세부정보를 가져옵니다.
  • aiplatform.featurestores.get (name 리소스에 필요한 권한)
featurestores 특정 프로젝트 및 위치의 피처스토어를 나열합니다.
  • aiplatform.featurestores.list (parent 리소스에 필요한 권한)
featurestores 단일 피처스토어의 매개변수를 업데이트합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.featurestores.update (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
featurestores 특정 프로젝트의 쿼리와 일치하는 특성을 검색합니다.
  • aiplatform.features.list (location 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes 지정된 피처스토어에 새 EntityType을 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.entityTypes.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes 단일 EntityType을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.entityTypes.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes 대상 EntityType의 모든 항목에서 특성 값을 내보냅니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.entityTypes.exportFeatureValues (entityType 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.entityTypes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.entityTypes.exportFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes 단일 EntityType의 세부정보를 가져옵니다.
  • aiplatform.entityTypes.get (name 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes 소스 스토리지에서 특성 값을 피처스토어로 가져옵니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.entityTypes.importFeatureValues (entityType 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.entityTypes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.entityTypes.importFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes 지정된 피처스토어의 EntityType을 나열합니다.
  • aiplatform.entityTypes.list (parent 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes 단일 EntityType의 매개변수를 업데이트합니다.
  • aiplatform.entityTypes.update (name 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes EntityType의 특정 항목에 대한 특성 값을 읽습니다.
  • aiplatform.entityTypes.readFeatureValues (entityType 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes 여러 항목의 특성 값을 읽습니다.
  • aiplatform.entityTypes.streamingReadFeatureValues (entityType 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features 특정 EntityType의 특성 배치를 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.features.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features 특정 EntityType에 새 특성을 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.features.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features 단일 특성을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.features.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features 단일 특성의 세부정보를 가져옵니다.
  • aiplatform.features.get (name 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features 특정 EntityType의 특성을 나열합니다.
  • aiplatform.features.list (parent 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features 단일 특성의 매개변수 업데이트
  • aiplatform.features.update (name 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs hyperparameterTuningJob 취소
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs hyperparameterTuningJob 만들기
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.create(parent 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs hyperparameterTuningJob 삭제
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.delete(name 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs hyperparameterTuningJob 가져오기
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(name 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs hyperparameterTuningJob 나열
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.list(parent 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints IndexEndpoint를 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexEndpoints.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints IndexEndpoint를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexEndpoints.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints 이 IndexEndpoint에 색인을 배포하여 내부에 DeployedIndex를 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexEndpoints.deploy (indexEndpoint 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints IndexEndpoint를 가져옵니다.
  • aiplatform.indexEndpoints.get (name 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints 위치의 IndexEndpoint를 나열합니다.
  • aiplatform.indexEndpoints.list (parent 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints IndexEndpoint 아래에서 기존 DeployedIndex를 업데이트합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexEndpoints.deploy (indexEndpoint 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints IndexEndpoint를 업데이트합니다.
  • aiplatform.indexEndpoints.update (name 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints IndexEndpoint에서 색인을 배포 취소하여 DeployedIndex를 삭제하고 사용 중인 모든 리소스를 해제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexEndpoints.undeploy (indexEndpoint 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인 색인을 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexes.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인 색인을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexes.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인 색인을 가져옵니다.
  • aiplatform.indexes.get (name 리소스에 필요한 권한)
색인 위치의 색인을 나열합니다.
  • aiplatform.indexes.list (parent 리소스에 필요한 권한)
색인 색인을 업데이트합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.indexes.update (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores 리소스 할당을 포함하여 MetadataStore를 초기화합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.metadataStores.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores 단일 MetadataStore 및 모든 하위 리소스(아티팩트, 실행, 컨텍스트)를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.metadataStores.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores 특정 MetadataStore를 가져옵니다.
  • aiplatform.metadataStores.get (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores 위치의 MetadataStore를 나열합니다.
  • aiplatform.metadataStores.list (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts MetadataStore와 연결된 아티팩트를 만듭니다.
  • aiplatform.artifacts.create (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts 아티팩트를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.artifacts.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL을 호출하려는 경우)
metadataStores.artifacts 특정 아티팩트를 가져옵니다.
  • aiplatform.artifacts.get (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts MetadataStore의 아티팩트를 나열합니다.
  • aiplatform.artifacts.list (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts 저장된 아티팩트를 업데이트합니다.
  • aiplatform.artifacts.update (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts 아티팩트를 영구 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.artifacts.delete (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL을 호출하려는 경우)
metadataStores.artifacts 이벤트 에지에 의해 연결되고 LineageSubgraph로 반환되는 아티팩트와 실행을 통해 표현된 아티팩트의 계보를 가져옵니다.
  • aiplatform.artifacts.get (artifact 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts 컨텍스트에 아티팩트 및 실행 집합을 추가합니다.
  • aiplatform.contexts.addContextArtifactsAndExecutions (context 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts 컨텍스트 집합을 상위 컨텍스트에 하위 요소로 추가합니다.
  • aiplatform.contexts.addContextChildren (context 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts MetadataStore와 연결된 컨텍스트를 만듭니다.
  • aiplatform.contexts.create (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts 저장된 컨텍스트를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.contexts.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.contexts 특정 컨텍스트를 가져옵니다.
  • aiplatform.contexts.get (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts MetadataStore의 컨텍스트를 나열합니다.
  • aiplatform.contexts.list (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts 저장된 컨텍스트를 업데이트합니다.
  • aiplatform.contexts.update (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts 컨텍스트를 영구 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.contexts.delete (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.contexts 이벤트 에지에 의해 연결되고 LineageSubgraph로 반환되는 지정된 컨텍스트 내의 아티팩트 및 실행을 가져옵니다.
  • aiplatform.contexts.queryContextLineageSubgraph (context 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions 지정된 실행에 이벤트를 추가합니다.
  • aiplatform.executions.addExecutionEvents (execution 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions MetadataStore와 관련된 실행을 만듭니다.
  • aiplatform.executions.create (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions 실행을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.executions.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.Executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.executions 특정 실행을 가져옵니다.
  • aiplatform.executions.get (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions MetadataStore의 실행을 나열합니다.
  • aiplatform.executions.list (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions 저장된 실행을 업데이트합니다.
  • aiplatform.executions.update (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions 실행을 영구 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.executions.delete (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.Executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.executions 실행 및 연결 이벤트도 포함된 LineageSubgraph의 형식으로 이 실행의 입력 및 출력 아티팩트 집합을 가져옵니다.
  • aiplatform.executions.queryExecutionInputsAndOutputs (execution 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas MetadataSchema를 만듭니다.
  • aiplatform.metadataSchemas.create (parent 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas 특정 MetadataSchema를 가져옵니다.
  • aiplatform.metadataSchemas.get (name 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas MetadataSchema를 나열합니다.
  • aiplatform.metadataSchemas.list (parent 리소스에 필요한 권한)
migratableResources migratableResource 일괄 마이그레이션
  • aiplatform.migratableResources.migrate(parent 리소스에 필요한 권한)
migratableResources migratableResource 검색
  • aiplatform.migratableResources.search(parent 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs ModelDeploymentMonitoringJob을 만듭니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.create (parent 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs ModelDeploymentMonitoringJob을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
modelDeploymentMonitoringJobs ModelDeploymentMonitoringJob을 가져옵니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.get (name 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs 위치의 ModelDeploymentMonitoringJob을 나열합니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.list (parent 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs ModelDeploymentMonitoringJob을 업데이트합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.update (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
modelDeploymentMonitoringJobs ModelDeploymentMonitoringJob을 일시중지합니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.pause (name 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs 일시중지된 ModelDeploymentMonitoringJob을 다시 시작합니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.resume (name 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs 특정 기간 내에 생성된 모델 모니터링 통계를 검색합니다.
  • aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.searchStatsAnomalies (modelDeploymentMonitoringJob 리소스에 필요한 권한)
모델 모델 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.models.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.models.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
models 모델 내보내기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.models.export(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.models.export(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
models 모델 가져오기
  • aiplatform.models.get(name 리소스에 필요한 권한)
models 모델 나열
  • aiplatform.models.list(parent 리소스에 필요한 권한)
models 모델 업데이트
  • aiplatform.models.update(name 리소스에 필요한 권한)
models 모델 업로드


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.models.upload(parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.models.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
models.evaluations 모델 평가 가져오기
  • aiplatform.modelEvaluations.get(name 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations 모델 평가 나열
  • aiplatform.modelEvaluations.list(parent 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations.slices 모델 평가 슬라이스 가져오기
  • aiplatform.modelEvaluationSlices.get(name 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations.slices 모델 평가 슬라이스 나열
  • aiplatform.modelEvaluationSlices.list(parent 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs pipelineJob 취소
  • aiplatform.pipelineJobs.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs pipelineJob 만들기
  • aiplatform.pipelineJobs.create(parent 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs pipelineJob 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.pipelineJobs.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.pipelinejobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.pipelinejobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
pipelineJobs pipelineJob 가져오기
  • aiplatform.pipelineJobs.get(name 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs pipelineJob 나열
  • aiplatform.pipelineJobs.list(parent 리소스에 필요한 권한)
specialistPools specialistPool 만들기


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.specialistPools.create(parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대한 CANCEL 호출)
specialistPools specialistPool 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.specialistPools.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.specialistPools.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
specialistPools specialistPool 가져오기
  • aiplatform.specialistPools.get(name 리소스에 필요한 권한)
specialistPools specialistPool 나열
  • aiplatform.specialistPools.list(parent 리소스에 필요한 권한)
specialistPools specialistPool 업데이트


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.specialistPools.update(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대한 CANCEL 호출)
사례 학습을 만듭니다.
  • aiplatform.studies.create (parent 리소스에 필요한 권한)
사례 학습을 삭제합니다.
  • aiplatform.studies.delete (name 리소스에 필요한 권한)
사례 학습을 이름별로 가져옵니다.
  • aiplatform.studies.get (name 리소스에 필요한 권한)
사례 연결된 프로젝트의 리전에 있는 모든 학습을 나열합니다.
  • aiplatform.studies.list (parent 리소스에 필요한 권한)
사례 정규화된 리소스 이름 대신 사용자 정의 displayName 필드를 사용하여 학습을 찾습니다.
  • aiplatform.studies.list (parent 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 시도에 목표 측정항목의 측정값을 추가합니다.
  • aiplatform.trials.update (trialName 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 시도의 중지 여부를 확인합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.trials.get (trialName 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.trials.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.trials.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.trials.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.trials.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
studies.trials 시도를 완료로 표시합니다.
  • aiplatform.trials.update (name 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 사용자가 제공한 시도를 학습에 추가합니다.
  • aiplatform.trials.create (parent 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 시도를 삭제합니다.
  • aiplatform.trials.delete (name 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 시도를 가져옵니다.
  • aiplatform.trials.get (name 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 학습과 관련된 시도를 나열합니다.
  • aiplatform.trials.list (parent 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 여러 목표 학습에 대한 파레토 최적화 시도를 나열하거나 단일 목표 학습에 대한 최적 시도를 나열합니다.
  • aiplatform.trials.list (parent 리소스에 필요한 권한)
studies.trials 시도를 중지합니다.
  • aiplatform.trials.update (name 리소스에 필요한 권한)
studies.trials Vertex AI Vizier에서 제안하는 매개변수 값을 사용하여 하나 이상의 시도를 학습에 추가합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.trials.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.studies.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.studies.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.studies.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.studies.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards 텐서보드를 만듭니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboards.create (parent 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards 텐서보드를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboards.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards 텐서보드를 가져옵니다.
  • aiplatform.tensorboards.get (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards 위치의 텐서보드를 나열합니다.
  • aiplatform.tensorboards.list (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards 텐서보드를 업데이트합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboards.update (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.tensorboards.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.tensorboards.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.tensorboards.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.tensorboards.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments TensorboardExperiment를 만듭니다.
  • aiplatform.tensorboardExperiments.create (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments TensorboardExperiment를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboardExperiments.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.tensorboardExperiments.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.tensorboardExperiments.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.tensorboardExperiments.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.tensorboardExperiments.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments TensorboardExperiment를 가져옵니다.
  • aiplatform.tensorboardExperiments.get (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments 위치의 TensorboardExperiment를 나열합니다.
  • aiplatform.tensorboardExperiments.list (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments TensorboardExperiment를 업데이트합니다.
  • aiplatform.tensorboardExperiments.update (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments 여러 TensorboardRun에 있는 여러 TensorboardTimeSeries의 시계열 데이터 포인트를 작성합니다.
  • aiplatform.tensorboardExperiments.write (tensorboardExperiment 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun을 일괄 생성합니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.batchCreate (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun을 만듭니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.create (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun을 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboardRuns.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun을 가져옵니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.get (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs 위치의 TensorboardRun을 나열합니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.list (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun을 업데이트합니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.update (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs TensorboardRun 아래에서 여러 TensorboardTimeSeries에 시계열 데이터 포인트를 작성합니다.
  • aiplatform.tensorboardRuns.write (tensorboardRun 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardExperiment에 속하는 TensorboardTimeSeries를 일괄 생성합니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.batchCreate (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries 여러 TensorboardTimeSeries 데이터를 읽습니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.batchRead (tensorboard 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries를 만듭니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.create (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries를 삭제합니다.


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.delete (name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries 데이터를 내보냅니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.read (tensorboardTimeSeries 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries를 가져옵니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.get (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries 위치의 TensorboardTimeSeries를 나열합니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.list (parent 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries를 업데이트합니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.update (name 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardTimeSeries 데이터를 읽습니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.read (tensorboardTimeSeries 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries TensorboardBlobs의 바이트를 가져옵니다.
  • aiplatform.tensorboardTimeSeries.read (timeSeries 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines trainingPipeline 취소
  • aiplatform.trainingPipelines.cancel(name 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines trainingPipeline 만들기
  • aiplatform.trainingPipelines.create(parent 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines trainingPipeline 삭제


장기 실행 작업 시작

  • aiplatform.trainingPipelines.delete(name 리소스에 필요한 권한)

기타 권한:
  • aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.trainingPipelines.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
trainingPipelines trainingPipeline 가져오기
  • aiplatform.trainingPipelines.get(name 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines trainingPipeline 나열
  • aiplatform.trainingPipelines.list(parent 리소스에 필요한 권한)
해당 없음 일반 삭제 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 항목 작업 삭제


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores 특성 가져오기 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.featurestores.importFeatures(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 주석 삭제 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets DataItems 일괄 삭제 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 통계 생성 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets AnnotationSpec 삭제 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
hyperparameterTuningJobs HP 조정 작업 삭제


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.hyperparameterTuningJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
nasJobs NAS 작업 삭제


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.nasJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 사항 없음 HumanInTheLoop 만들기 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores 특성 내보내기 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
해당 사항 없음 HumanInTheLoop 삭제 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
해당 사항 없음 HumanInTheLoop 항목 전송 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.humanInTheLoops.send(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets 데이터 항목 라벨 통계 계산


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 없음 리소스 마이그레이션 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
datasets DataItem 만들기 작업


장기 실행 작업 시작


기타 권한:
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
  • aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출)
  • aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 사항 없음


장기 실행 작업 시작

다음 단계