Questa pagina mostra come ottenere un elenco di risorse permanenti e come informazioni su una specifica risorsa permanente della console Google Cloud, Google Cloud CLI, SDK Vertex AI per Python e API REST.
Ruoli obbligatori
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni permanenti sulle risorse,
chiedi all'amministratore di concederti
Ruolo IAM Visualizzatore Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) per il tuo progetto.
Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.
Questo ruolo predefinito contiene e le autorizzazioni necessarie per ottenere informazioni permanenti sulle risorse. Per vedere le autorizzazioni esatte obbligatorie, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:
Autorizzazioni obbligatorie
Per ricevere informazioni permanenti sulle risorse sono necessarie le seguenti autorizzazioni:
-
aiplatform.persistentResources.get -
aiplatform.persistentResources.list
Potresti anche riuscire a ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati e altri ruoli predefiniti.
Ottieni un elenco di risorse permanenti
Seleziona una delle seguenti schede per istruzioni su come ottenere un elenco di e le risorse permanenti esistenti.
Console
Per visualizzare un elenco di risorse permanenti nella console Google Cloud, vai a Risorse permanenti.
gcloud
Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud per cui vuoi ottenere un elenco di risorse permanenti.
- LOCATION: la regione in cui vuoi creare una risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, vedi Disponibilità delle funzionalità.
Esegui la persone che seguo :
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
Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:
Risposta
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
# 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
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud per cui vuoi ottenere un elenco di risorse permanenti.
- LOCATION: la regione in cui vuoi creare una risorsa permanente. Per un elenco delle regioni supportate, vedi Disponibilità delle funzionalità.
Metodo HTTP e URL:
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
Ottieni informazioni su una risorsa permanente
Seleziona una delle seguenti schede per istruzioni su come ottenere informazioni informazioni su una risorsa permanente, inclusi stato, configurazione hardware di repliche disponibili.
Console
Per visualizzare le informazioni su una risorsa permanente nella console Google Cloud, esegui la seguenti:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Risorse permanenti.
Fai clic sul nome della risorsa permanente che vuoi visualizzare.
gcloud
Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto la risorsa su cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: la regione della risorsa permanente che su cui vuoi avere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID del risorsa permanente per la quale vuoi ottenere informazioni.
Esegui la persone che seguo :
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
Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:
Risposta
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
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
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
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto la risorsa su cui vuoi ottenere informazioni.
- LOCATION: la regione della risorsa permanente che su cui vuoi avere informazioni.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: l'ID del risorsa permanente per la quale vuoi ottenere informazioni.
Metodo HTTP e URL:
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{
"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"
}
Passaggi successivi
- Scopri di più sulle risorse permanenti.
- Esegui job di addestramento su una risorsa permanente.
- Recuperare informazioni su una risorsa permanente.
- Riavvia una risorsa permanente.
- Elimina una risorsa permanente.