永続リソース情報を取得する

このページでは、Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Vertex AI SDK for Python、REST API を使用して永続リソースのリストを取得する方法と、特定の永続リソースに関する情報を取得する方法について説明します。

必要なロール

永続的なリソース情報を取得するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する Vertex AI 閲覧者（roles/aiplatform.viewer）IAM ロールが必要です。ロールの付与の詳細については、アクセスの管理をご覧ください。

この事前定義ロールには、永続的なリソース情報を取得するために必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。

必要な権限

永続的なリソース情報を取得するには、次の権限が必要です。

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。

永続リソースのリストを取得する

既存の永続リソースのリストを取得する手順については、次のいずれかのタブを選択してください。

コンソール

Google Cloud コンソールで永続リソースのリストを表示するには、[永続リソース] ページに移動します。

永続リソースに移動

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 永続リソースのリストを取得する Google Cloud プロジェクトのプロジェクト ID。
LOCATION: 永続リソースを作成するリージョン。サポートされているリージョンの一覧については、利用できる機能をご覧ください。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai persistent-resources list \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

Windows（PowerShell）

gcloud ai persistent-resources list `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION

Windows（cmd.exe）

gcloud ai persistent-resources list ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION

次のようなレスポンスが返されます。

レスポンス

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
---
createTime: '2023-09-12T20:45:33.220989Z'
displayName: test
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource
resourcePools:
- autoscalingSpec:
    maxReplicaCount: '4'
    minReplicaCount: '1'
  diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-standard
  id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_K80
    machineType: n1-highmem-2
  replicaCount: '1'
startTime: '2023-09-12T20:50:36.992739253Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-09-12T20:50:42.813723Z'
---
createTime: '2023-09-12T20:37:21.691977Z'
displayName: my-persistent-resource
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource
resourcePools:
- autoscalingSpec:
    maxReplicaCount: '12'
    minReplicaCount: '4'
  diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 200
    bootDiskType: pd-standard
  id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_K80
    machineType: n1-highmem-2
  replicaCount: '4'
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  id: n1-standard-4
  machineSpec:
    machineType: n1-standard-4
  replicaCount: '4'
startTime: '2023-09-12T20:42:46.495575169Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-09-12T20:42:51.519271Z'

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

# Optional arguments:
# filter (str): An expression for filtering the results of the request. For
#   field names both snake_case and camelCase are supported.
# order_by (str): A comma-separated list of fields to order by, sorted in
#   ascending order. Use "desc" after a field name for descending. Supported
#   fields: `display_name`, `create_time`, `update_time`

# List the persistent resource on the project.
resource_list = persistent_resource.PersistentResource.list()

for i in range(len(resource_list)):
    print(resource_list[i].name)
    print(resource_list[i].state)

REST

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。

PROJECT_ID: 永続リソースのリストを取得する Google Cloud プロジェクトのプロジェクト ID。
LOCATION: 永続リソースを作成するリージョン。サポートされているリージョンの一覧については、利用できる機能をご覧ください。

HTTP メソッドと URL:

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources

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）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "persistentResources": [
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
      "displayName": "test",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
            "acceleratorCount": 1
          },
          "replicaCount": "1",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-standard",
            "bootDiskSizeGb": 100
          },
          "autoscalingSpec": {
            "minReplicaCount": "1",
            "maxReplicaCount": "4"
          }
        }
      ],
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "2023-09-12T20:45:33.220989Z",
      "startTime": "2023-09-12T20:50:36.992739253Z",
      "updateTime": "2023-09-12T20:50:42.813723Z"
    },
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource",
      "displayName": "my-persistent-resource",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
            "acceleratorCount": 1
          },
          "replicaCount": "4",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-standard",
            "bootDiskSizeGb": 200
          },
          "autoscalingSpec": {
            "minReplicaCount": "4",
            "maxReplicaCount": "12"
          }
        },
        {
          "id": "n1-standard-4",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-standard-4"
          },
          "replicaCount": "4",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-ssd",
            "bootDiskSizeGb": 100
          }
        }
      ],
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "2023-09-12T20:37:21.691977Z",
      "startTime": "2023-09-12T20:42:46.495575169Z",
      "updateTime": "2023-09-12T20:42:51.519271Z"
    },
  ]
}

永続リソースに関する情報を取得する

永続リソースに関する情報（ステータス、ハードウェア構成、使用可能なレプリカなど）を取得する手順については、次のいずれかのタブを選択してください。

コンソール

Google Cloud コンソールで永続リソースに関する情報を表示するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールで、[永続リソース] ページに移動します。

永続リソースに移動
表示する永続リソースの名前をクリックします。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 情報を取得する永続リソースのプロジェクト ID。
LOCATION: 情報を取得する永続リソースのリージョン。
PERSISTENT_RESOURCE_ID: 情報を取得する永続リソースの ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

Windows（PowerShell）

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION

Windows（cmd.exe）

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION

次のようなレスポンスが返されます。

レスポンス

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
createTime: '2023-07-06T18:47:42.098296Z'
displayName: Test-Persistent-Resource
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource
resourcePools:
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  machineSpec:
    machineType: n1-highmem-4
  replicaCount: '4'
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_P4
    machineType: n1-standard-4
  replicaCount: '4'
  usedReplicaCOunt: '2'
startTime: '2023-07-06T18:51:53.209127117Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-07-06T18:52:01.545109Z'

Python

resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource(
    EXAMPLE_PERSISTENT_RESOURCE_ID
)

print(resource_to_get.display_name)
print(resource_to_get.state)
print(resource_to_get.start_time)

REST

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。

PROJECT_ID: 情報を取得する永続リソースのプロジェクト ID。
LOCATION: 情報を取得する永続リソースのリージョン。
PERSISTENT_RESOURCE_ID: 情報を取得する永続リソースの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID

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）

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID"

PowerShell（Windows）

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
  "displayName": "test",
  "resourcePools": [
    {
      "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1",
      "machineSpec": {
        "machineType": "n1-highmem-2",
        "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
        "acceleratorCount": 1
      },
      "replicaCount": "1",
      "diskSpec": {
        "bootDiskType": "pd-standard",
        "bootDiskSizeGb": 100
      },
      "autoscalingSpec": {
        "minReplicaCount": "1",
        "maxReplicaCount": "4"
      }
    }
  ],
  "state": "RUNNING",
  "createTime": "2023-09-12T20:45:33.220989Z",
  "startTime": "2023-09-12T20:50:36.992739253Z",
  "updateTime": "2023-09-12T20:50:42.813723Z"
}

永続リソース情報を取得する

必要なロール

必要な権限

永続リソースのリストを取得する

コンソール

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

レスポンス

Python

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

レスポンス

永続リソースに関する情報を取得する

コンソール

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

レスポンス

Python

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

次のステップ