Obtenir une tâche personnalisée

Obtenez un job personnalisé à l'aide de la méthode get_custom_job.

Exemple de code

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 */

// const customJobId = 'YOUR_CUSTOM_JOB_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Job Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function getCustomJob() {
  // Configure the name resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/customJobs/${customJobId}`;
  const request = {
    name,
  };

  // Get custom job request
  const [response] = await jobServiceClient.getCustomJob(request);

  console.log('Get custom job response');
  console.log(`\t${JSON.stringify(response)}`);
}
getCustomJob();

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI pour Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import aiplatform


def get_custom_job_sample(
    project: str,
    custom_job_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.custom_job_path(
        project=project, location=location, custom_job=custom_job_id
    )
    response = client.get_custom_job(name=name)
    print("response:", response)

Étape suivante

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