Cette page explique comment obtenir la liste des ressources persistantes et des informations sur une ressource persistante spécifique via la console Google Cloud, Google Cloud CLI, le SDK Vertex AI pour Python et l'API REST.
Rôles requis
Pour avoir les autorisations nécessaires pour obtenir des informations sur les ressources persistantes, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Lecteur Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) sur votre projet.
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la section Gérer les accès.
Ce rôle prédéfini contient les autorisations requises pour obtenir des informations sur les ressources persistantes. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :
Autorisations requises
Vous devez disposer des autorisations suivantes pour obtenir des informations sur les ressources persistantes :
-
aiplatform.persistentResources.get -
aiplatform.persistentResources.list
Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Obtenir la liste des ressources persistantes
Sélectionnez l'un des onglets suivants pour savoir comment obtenir la liste des ressources persistantes existantes.
Console
Pour afficher la liste des ressources persistantes dans la console Google Cloud, accédez à la page Ressources persistantes.
gcloud
Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
- PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud pour lequel vous souhaitez obtenir une liste des ressources persistantes.
- LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez créer la ressource persistante. Pour obtenir la liste des régions disponibles, consultez la section Disponibilité des fonctionnalités.
Exécutez la commande suivante :
Linux, macOS ou 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
Vous devriez obtenir un résultat semblable à celui-ci :
Réponse
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
Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
# 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
Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
- PROJECT_ID : ID du projet Google Cloud pour lequel vous souhaitez obtenir une liste des ressources persistantes.
- LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez créer la ressource persistante. Pour obtenir la liste des régions disponibles, consultez la section Disponibilité des fonctionnalités.
Méthode HTTP et URL :
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources
Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
Obtenir des informations sur une ressource persistante
Sélectionnez l'un des onglets suivants pour savoir comment obtenir des informations sur une ressource persistante, y compris son état, sa configuration matérielle et ses instances répliquées disponibles.
Console
Pour afficher des informations sur une ressource persistante dans la console Google Cloud, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Ressources persistantes.
Cliquez sur le nom de la ressource persistante que vous souhaitez afficher.
gcloud
Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
- PROJECT_ID : ID de projet de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
- LOCATION : région de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID : ID de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
Exécutez la commande suivante :
Linux, macOS ou 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
Vous devriez obtenir un résultat semblable à celui-ci :
Réponse
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
Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.
Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
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
Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :
- PROJECT_ID : ID de projet de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
- LOCATION : région de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID : ID de la ressource persistante pour laquelle vous souhaitez obtenir des informations.
Méthode HTTP et URL :
GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID
Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
{
"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"
}
Étapes suivantes
- Apprenez-en plus sur les ressources persistantes.
- Exécuter des jobs d'entraînement sur une ressource persistante.
- Obtenir des informations sur une ressource persistante.
- Redémarrer une ressource persistante.
- Supprimer une ressource persistante.