プロジェクトのメタデータ ストアを構成する
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
Vertex ML Metadata を使用すると、ML ワークフローによって生成されたメタデータを追跡して分析できます。PipelineJob を初めて実行するか、Vertex SDK でテストを作成すると、Vertex AI がプロジェクトの MetadataStore を作成します。
顧客管理の暗号鍵(CMEK)を使用してメタデータを暗号化する場合は、Vertex ML Metadata を使用してメタデータを追跡または分析する前に、CMEK を使用してメタデータ ストアを作成する必要があります。
メタデータ ストアが作成された後、メタデータ ストアで使用される CMEK は、メタデータを記録するプロセス(パイプライン実行など)で使用される CMEK とは別のものになります。
次の手順で CMEK を作成し、この CMEK を使用する Vertex ML Metadata メタデータ ストアを設定します。
Cloud Key Management Service を使用して顧客管理の暗号鍵を構成します。
次の REST 呼び出しを行うと、CMEK を使用してプロジェクトのデフォルトのメタデータ ストアを作成できます。
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
- LOCATION_ID: 使用するリージョン。
- PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
- KEY_RING: 暗号鍵が存在する Cloud Key Management Service のキーリングの名前。
- KEY_NAME: このメタデータ ストアに使用する暗号鍵の名前。
HTTP メソッドと URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default
リクエストの本文(JSON):
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。
curl(Linux、macOS、Cloud Shell)
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。
cat > request.json << 'EOF'
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
EOF
その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default"
PowerShell(Windows)
リクエスト本文を request.json
という名前のファイルに保存します。ターミナルで次のコマンドを実行して、このファイルを現在のディレクトリに作成または上書きします。
@'
{
"encryption_spec": {
"kms_key_name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME"
},
}
'@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
その後、次のコマンドを実行して REST リクエストを送信します。
$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_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/metadataStores?metadata_store_id=default" | Select-Object -Expand Content
次のような JSON レスポンスが返されます。
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATIONS_ID",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateMetadataStoreOperationMetadata",
"genericMetadata": {
"createTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z",
"updateTime": "2021-05-18T18:47:14.494997Z"
}
}
}
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最終更新日 2025-02-14 UTC。
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