Mendapatkan informasi resource persisten

Halaman ini menunjukkan cara mendapatkan daftar resource persisten dan cara mendapatkan informasi tentang resource persisten tertentu dari Konsol Google Cloud, Google Cloud CLI, Vertex AI SDK untuk Python, dan REST API.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda butuhkan untuk mendapatkan informasi resource yang persisten, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM Vertex AI Viewer (roles/aiplatform.viewer) di project Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses.

Peran yang telah ditentukan ini berisi izin yang diperlukan untuk mendapatkan informasi resource persisten. Untuk melihat izin yang benar-benar diperlukan, perluas bagian Izin yang diperlukan:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk mendapatkan informasi resource yang persisten:

• aiplatform.persistentResources.get
• aiplatform.persistentResources.list

Anda mung juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaanlainnya.

Mendapatkan daftar resource persisten

Pilih salah satu tab berikut untuk mengetahui petunjuk cara mendapatkan daftar resource persisten yang ada.

Konsol

Untuk melihat daftar resource persisten di Konsol Google Cloud, buka halaman Persistent resources.

Buka Resource persisten

gcloud

Sebelum menggunakan salah satu data perintah di bawah, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: ID project untuk project Google Cloud yang ingin Anda dapatkan daftar resource persistennya.
• LOCATION: Region tempat Anda ingin membuat resource persisten. Untuk mengetahui daftar region yang didukung, lihat Ketersediaan fitur.

Jalankan perintah berikut:

Linux, macOS, atau Cloud Shell

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI melalui autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Anda akan melihat respons seperti berikut:

Respons

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# 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

Sebelum menggunakan data permintaan mana pun, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: ID project untuk project Google Cloud yang ingin Anda dapatkan daftar resource persistennya.
• LOCATION: Region tempat Anda ingin membuat resource persisten. Untuk mengetahui daftar region yang didukung, lihat Ketersediaan fitur.

Metode HTTP dan URL:

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

Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login, atau menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke CLI gcloud. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:

Respons

{
  "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"
    },
  ]
}

Mendapatkan informasi tentang resource persisten

Pilih salah satu tab berikut untuk mengetahui petunjuk cara mendapatkan informasi tentang resource persisten, termasuk status, konfigurasi hardware, dan replika yang tersedia.

Konsol

Untuk melihat informasi tentang resource persisten di Konsol Google Cloud, lakukan hal berikut:

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Persistent resources.

   Buka Resource persisten

2. Klik nama resource persisten yang ingin Anda lihat.

gcloud

Sebelum menggunakan salah satu data perintah di bawah, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: ID project resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.
• LOCATION: Region resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.
• PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.

Jalankan perintah berikut:

Linux, macOS, atau Cloud Shell

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI melalui autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Anda akan melihat respons seperti berikut:

Respons

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

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

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

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: ID project resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.
• LOCATION: Region resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.
• PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID resource persisten yang informasinya ingin Anda dapatkan.

Metode HTTP dan URL:

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

Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login, atau menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke CLI gcloud. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan menerima respons JSON yang mirip seperti berikut:

{
  "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"
}

Langkah selanjutnya

• Mempelajari resource persisten.
• Menjalankan tugas pelatihan pada resource persisten.
• Mendapatkan informasi tentang resource persisten.
• Mulai ulang resource persisten.
• Menghapus resource persisten.