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Obtener información de recursos persistentes

En esta página se muestra cómo obtener una lista de recursos persistentes y cómo obtener información sobre un recurso persistente específico mediante la Google Cloud consola, la CLI de Google Cloud, el SDK de Vertex AI para Python y la API REST.

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para obtener información sobre recursos persistentes, pide a tu administrador que te conceda el rol de gestión de identidades y accesos Lector de Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) en tu proyecto. Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para obtener información de recursos persistentes. Para ver los permisos exactos que se necesitan, despliega la sección Permisos necesarios:

Permisos obligatorios

Se necesitan los siguientes permisos para obtener información de recursos persistente:

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

También puedes obtener estos permisos con roles personalizados u otros roles predefinidos.

Obtener una lista de recursos persistentes

Selecciona una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo obtener una lista de recursos persistentes.

Consola

Para ver una lista de los recursos persistentes en la Google Cloud consola, ve a la página Recursos persistentes.

Ir a Recursos persistentes

gcloud

Antes de usar los datos de los comandos que se indican a continuación, haz los siguientes cambios:

PROJECT_ID: el ID del proyecto Google Cloud del que quieres obtener una lista de recursos persistentes.
LOCATION: la región en la que quieras crear el recurso persistente. Para ver una lista de las regiones admitidas, consulta Disponibilidad de las funciones.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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

Deberías recibir una respuesta similar a la siguiente:

Respuesta

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-t4-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4
    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-t4-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4
    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

Antes de probar este ejemplo, sigue las Python instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

El estado de cada recurso persistente de la lista se representa mediante un valor numérico. Para obtener más información, consulta las definiciones de estado en el SDK de Vertex AI.

from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource

# 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

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

PROJECT_ID: el ID del proyecto Google Cloud del que quieres obtener una lista de recursos persistentes.
LOCATION: la región en la que quieras crear el recurso persistente. Para ver una lista de las regiones admitidas, consulta Disponibilidad de las funciones.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

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)

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

Respuesta

{
  "persistentResources": [
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
      "displayName": "test",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
            "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-t4-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
            "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"
    },
  ]
}

Obtener información sobre un recurso persistente

Seleccione una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo obtener información sobre un recurso persistente, incluido su estado, su configuración de hardware y las réplicas disponibles.

Consola

Para ver información sobre un recurso persistente en la consola Google Cloud , haz lo siguiente:

En la Google Cloud consola, ve a la página Recursos persistentes.

Ir a Recursos persistentes
Haga clic en el nombre del recurso persistente que quiera ver.

gcloud

Antes de usar los datos de los comandos que se indican a continuación, haz los siguientes cambios:

PROJECT_ID: el ID de proyecto del recurso persistente del que quieres obtener información.
LOCATION: la región del recurso persistente del que quieres obtener información.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID del recurso persistente del que quieres obtener información.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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

Deberías recibir una respuesta similar a la siguiente:

Respuesta

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

from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource

resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource(
    PERSISTENT_RESOURCE_ID
)

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

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

PROJECT_ID: el ID de proyecto del recurso persistente del que quieres obtener información.
LOCATION: la región del recurso persistente del que quieres obtener información.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID del recurso persistente del que quieres obtener información.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Ejecuta el comando siguiente:

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)

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
  "displayName": "test",
  "resourcePools": [
    {
      "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1",
      "machineSpec": {
        "machineType": "n1-highmem-2",
        "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
        "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"
}

Obtener información de recursos persistentes Organízate con las colecciones Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.

Roles obligatorios

Permisos obligatorios

Obtener una lista de recursos persistentes

Consola

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Respuesta

Python

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Respuesta

Obtener información sobre un recurso persistente

Consola

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Respuesta

Python

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Siguientes pasos

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