このページでは、 Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Vertex AI SDK for Python、REST API で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、目的のプロジェクトに対する Vertex AI 閲覧者(roles/aiplatform.viewer)IAM ロールの付与を管理者に依頼してください。ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織に対するアクセス権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設定されています。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。
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の取得対象となる 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-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
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。
リスト内の各永続リソースのステータスは、数値で表されます。詳細については、Vertex AI SDK の状態定義をご覧ください。
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
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の取得対象となる 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。
次のような JSON レスポンスが返されます。
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、次の手順を行います。
Google Cloud コンソールで、[永続リソース] ページに移動します。
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
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。
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
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。
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-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"
}