Obtenir une tâche personnalisée

Récupère une tâche personnalisée à l'aide de la méthode get_custom_job.

Exemple de code

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Vertex AI, consultez la page Bibliothèques clientes Vertex AI. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI en langage Node.js.

/**
 * 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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Vertex AI, consultez la page Bibliothèques clientes Vertex AI. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI en langage Python.

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

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.