Receber um job personalizado

Recebe um job personalizado usando o método get_custom_job.

Exemplo de código

Node.js

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para Vertex AI, consulte Bibliotecas de cliente Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para 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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para Vertex AI, consulte Bibliotecas de cliente Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para 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)

A seguir

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