Terraform-Support für Vertex AI

Terraform ist ein IaC-Tool (Infrastructure-as-Code), mit dem Sie Ressourcen und Berechtigungen für mehrere Google Cloud-Dienste einschließlich Vertex AI bereitstellen können.

Terraform hat eine deklarative, konfigurationsorientierte Syntax, mit der Sie die Infrastruktur beschreiben können, die Sie in Ihrem Vertex AI-Projekt bereitstellen möchten. Nachdem Sie diese Konfiguration in einer oder mehreren Terraform-Konfigurationsdateien erstellt haben, können Sie die Konfiguration mit der Terraform-Befehlszeile auf Ihre Vertex AI-Ressourcen anwenden.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie eine standardisierte Konfiguration auf mehrere Vertex AI-Ressourcen eines bestimmten Typs anwenden möchten. Mit Terraform können Sie den gesamten Prozess so optimieren:

  • Beschreiben Sie die gewünschte Infrastruktur in einer Terraform-Konfigurationsdatei. Sie müssen keinen Code schreiben, der beschreibt, wie diese Konfiguration mithilfe von Objekten und Methoden aus der Vertex AI API bereitgestellt wird.

  • Verwenden Sie Terraform, um Ihre Terraform-Konfiguration zu bewerten und einen Ausführungsplan zu generieren. Basierend auf dieser Konfiguration gibt Terraform an, welche Änderungen an der Vertex AI-Infrastruktur vorgenommen werden.

  • Verwenden Sie Terraform, um die Änderungen im Ausführungsplan anzuwenden. Terraform ruft die Vertex AI API im Hintergrund auf, um die geplanten Änderungen anzuwenden.

    • Wenn eine in der Terraform-Konfiguration definierte Vertex AI-Ressource oder ein Infrastrukturobjekt nicht vorhanden ist, erstellt Terraform diese(s).

    • Wenn eine Vertex AI-Ressource oder ein Infrastrukturobjekt vorhanden ist, aber eine andere Konfiguration hat, wird diese von Terraform an Ihre Terraform-Konfiguration angepasst.

    • Wenn eine Vertex AI-Ressource oder ein Infrastrukturobjekt mit Ihrer Terraform-Konfiguration übereinstimmt, lässt Terraform diese(s) unverändert.

Informationen zu den ersten Schritten mit Terraform für Vertex AI finden Sie unter Terraform verwenden, um eine vom Nutzer verwaltete Notebookinstanz zu erstellen.

Für Vertex AI verfügbare Terraform-Ressourcen

Terraform-Ressourcen stellen Infrastrukturobjekte dar. In der folgenden Tabelle sind die Terraform-Ressourcen aufgeführt, die derzeit für Vertex AI-Produkte und -Dienste verfügbar sind, sowie Links zu Terraform-Konfigurationsbeispielen:

Vertex AI-Produkt oder -Dienst Terraform-Ressource Terraform-Konfigurationsbeispiele
Vertex AI Workbench google_notebooks_environment
google_notebooks_instance In GitHub ansehen
google_notebooks_instance_iam
google_notebooks_location
google_notebooks_runtime In GitHub ansehen
google_notebooks_runtime_iam
google_workbench_instance In GitHub ansehen
Von Vertex AI verwaltete Datasets google_vertex_ai_dataset In GitHub ansehen
Onlinevorhersagen (AutoML und benutzerdefiniertes Training) google_vertex_ai_endpoint In GitHub ansehen
Vertex AI Feature Store google_vertex_ai_feature_group
google_vertex_ai_feature_group_feature
google_vertex_ai_feature_online_store
google_vertex_ai_feature_online_store_featureview
Vertex AI Feature Store (Legacy) google_vertex_ai_featurestore In GitHub ansehen
google_vertex_ai_featurestore_entitytype In GitHub ansehen
google_vertex_ai_featurestore_entitytype_feature
google_vertex_ai_featurestore_iam
Vertex ML Metadata google_vertex_ai_metadata_store In GitHub ansehen
Vektorsuche google_vertex_ai_index In GitHub ansehen
google_vertex_ai_index_endpoint
Vertex AI TensorBoard google_vertex_ai_tensorboard In GitHub ansehen

Weitere Informationen zu Terraform

Nächste Schritte