パブリックインデックスエンドポイントをデプロイおよび管理する

インデックスをクエリするには、いくつかの手順が必要です。

必要に応じて IndexEndpoint を作成するか、既存の IndexEndpoint を再利用します。
IndexEndpoint ID を取得します。
インデックスを IndexEndpoint にデプロイします。

`IndexEndpoint` を作成します。

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。

INDEX_ENDPOINT_NAME: インデックスエンドポイントの表示名。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

注: パブリックエンドポイントを使用するには、--public-endpoint-enabled を指定する必要があります。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints create \
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME \
    --public-endpoint-enabled \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints create `
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME `
    --public-endpoint-enabled `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints create ^
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME ^
    --public-endpoint-enabled ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_NAME: インデックスエンドポイントの表示名。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

注: パブリックエンドポイントを使用するには、publicEndpointEnabled フィールドを true に設定する必要があります。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints

リクエストの本文（JSON）:

{
 "display_name": "INDEX_ENDPOINT_NAME",
 "publicEndpointEnabled": "true"
}

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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints"

PowerShell（Windows）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateIndexEndpointOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2022-01-13T04:09:56.641107Z",
      "updateTime": "2022-01-13T04:09:56.641107Z"
    }
  }
}

レスポンスに "done": true が含まれるまで、オペレーションのステータスをポーリングできます。

Python

Python をインストールまたは更新する方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Python API リファレンスドキュメントをご覧ください。

def vector_search_create_index_endpoint(
    project: str, location: str, display_name: str
) -> None:
    """Create a vector search index endpoint.

    Args:
        project (str): Required. Project ID
        location (str): Required. The region name
        display_name (str): Required. The index endpoint display name
    """
    # Initialize the Vertex AI client
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    # Create Index Endpoint
    index_endpoint = aiplatform.MatchingEngineIndexEndpoint.create(
        display_name=display_name,
        public_endpoint_enabled=True,
        description="Matching Engine Index Endpoint",
    )

    print(index_endpoint.name)

コンソール

次の手順でインデックスエンドポイントを作成します。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
アクティブなインデックスのリストが表示されます。
ページの上部にある [インデックスエンドポイント] タブを選択します。インデックスエンドポイントが表示されます。
[Create new index endpoint] をクリックします。[Create new index endpoint] パネルが開きます。
インデックスエンドポイントの表示名を入力します。
[リージョン] フィールドで、プルダウンからリージョンを選択します。
[アクセス] フィールドで、[標準] を選択します。
[作成] をクリックします。

インデックスをエンドポイントにデプロイする

gcloud

この例では、gcloud ai index-endpoints deploy-index コマンドを使用します。

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME: デプロイされたインデックスエンドポイントの表示名。
INDEX_ID: インデックスの ID。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID \
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID \
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME \
    --index=INDEX_ID \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID `
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID `
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME `
    --index=INDEX_ID `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID ^
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID ^
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME ^
    --index=INDEX_ID ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME: デプロイされたインデックスエンドポイントの表示名。
INDEX_ID: インデックスの ID。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

リクエストの本文（JSON）:

{
 "deployedIndex": {
   "id": "DEPLOYED_INDEX_ID",
   "index": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexes/INDEX_ID",
   "displayName": "DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME"
 }
}

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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex
"

PowerShell（Windows）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex
" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
 "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
 "metadata": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeployIndexOperationMetadata",
   "genericMetadata": {
     "createTime": "2022-10-19T17:53:16.502088Z",
     "updateTime": "2022-10-19T17:53:16.502088Z"
   },
   "deployedIndexId": "DEPLOYED_INDEX_ID"
 }
}

Python

def vector_search_deploy_index(
    project: str,
    location: str,
    index_name: str,
    index_endpoint_name: str,
    deployed_index_id: str,
) -> None:
    """Deploy a vector search index to a vector search index endpoint.

    Args:
        project (str): Required. Project ID
        location (str): Required. The region name
        index_name (str): Required. The index to update. A fully-qualified index
          resource name or a index ID.  Example:
          "projects/123/locations/us-central1/indexes/my_index_id" or
          "my_index_id".
        index_endpoint_name (str): Required. Index endpoint to deploy the index to.
        deployed_index_id (str): Required. The user specified ID of the DeployedIndex.
    """
    # Initialize the Vertex AI client
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    # Create the index instance from an existing index
    index = aiplatform.MatchingEngineIndex(index_name=index_name)

    # Create the index endpoint instance from an existing endpoint.
    index_endpoint = aiplatform.MatchingEngineIndexEndpoint(
        index_endpoint_name=index_endpoint_name
    )

    # Deploy Index to Endpoint
    index_endpoint = index_endpoint.deploy_index(
        index=index, deployed_index_id=deployed_index_id
    )

    print(index_endpoint.deployed_indexes)

コンソール

次の手順で、インデックスをエンドポイントにデプロイします。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
アクティブなインデックスのリストが表示されます。
デプロイするインデックスの名前を選択します。インデックスの詳細ページが開きます。
インデックスの詳細ページで、[ エンドポイントにデプロイ] をクリックします。インデックスのデプロイパネルが開きます。
表示名を入力します。この名前は ID として使用され、更新できません。
[エンドポイント] プルダウンから、このインデックスをデプロイするエンドポイントを選択します。注: インデックスがすでにデプロイされている場合、そのエンドポイントは使用できません。
省略可: [マシンタイプ] フィールドで、標準またはハイメモリを選択します。
省略可。[自動スケーリングを有効にする] を選択すると、ワークロードの需要に応じてノード数が自動的に変更されます。自動スケーリングが無効になっている場合、デフォルトのレプリカ数は 2 です。
[デプロイ] をクリックして、エンドポイントにインデックスをデプロイします。注: デプロイには 30 分ほどかかります。

インデックスのドメイン名を取得する

インデックスのデプロイ後、オンラインクエリに使用できるドメイン名が必要です。この値は publicEndpointDomainName で使用できます。

curl -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"  ${ENDPOINT}/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/indexEndpoints/${INDEX_ENDPOINT_ID}

レスポンスの例

{
  "name": "projects/181224308459/locations/us-central1/indexEndpoints/3370566089086861312",
  "displayName": "public-endpoint-test1",
  "deployedIndexes": [
    {
      "id": "test_index_public1",
      "index": "projects/181224308459/locations/us-central1/indexes/7733428228102029312",
      "displayName": "test_index_public1",
      "createTime": "2023-02-08T23:19:58.026843Z",
      "indexSyncTime": "2023-02-09T05:26:19.309417Z",
      "automaticResources": {
        "minReplicaCount": 2,
        "maxReplicaCount": 2
      },
      "deploymentGroup": "default"
    }
  ],
  "etag": "AMEw9yNkXQcSke8iqW9SYxfhj_hT9GCwPt1XlxVwJRSCxiXOYnG4CKrZM_X0oH-XN8tR",
  "createTime": "2023-02-08T22:44:20.285382Z",
  "updateTime": "2023-02-08T22:44:26.515162Z",
  "publicEndpointDomainName": "1957880287.us-central1-181224308459.vdb.vertexai.goog"
}

自動スケーリングの有効化

ベクトル検索は自動スケーリングをサポートしており、ワークロードの需要に応じてノード数を自動的に変更できます。需要が高い場合、ノードがノードプールに追加されます。指定した最大サイズを超えることはありません。需要が少ない場合、ノードプールは指定した最小サイズにスケールダウンされます。使用中の実際のノードと変更は、現在のレプリカをモニタリングすることで確認できます。

自動スケーリングを有効にするには、インデックスをデプロイするときに maxReplicaCount と minReplicaCount を指定します。

gcloud

次の例では、gcloud ai index-endpoints deploy-index コマンドを使用します。

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
DEPLOYED_INDEX_NAME: デプロイされたインデックスの表示名。
INDEX_ID: インデックスの ID。
MIN_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスが常にデプロイされるマシンレプリカの最小数。指定する場合、値は 1 以上にする必要があります。
MAX_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスをデプロイ可能なマシンレプリカの最大数。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID \
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID \
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_NAME \
    --index=INDEX_ID \
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID `
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID `
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_NAME `
    --index=INDEX_ID `
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID ^
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID ^
    --display-name=DEPLOYED_INDEX_NAME ^
    --index=INDEX_ID ^
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
DEPLOYED_INDEX_NAME: デプロイされたインデックスの表示名。
INDEX_ID: インデックスの ID。
MIN_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスが常にデプロイされるマシンレプリカの最小数。指定する場合、値は 1 以上にする必要があります。
MAX_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスをデプロイ可能なマシンレプリカの最大数。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

リクエストの本文（JSON）:

{
 "deployedIndex": {
   "id": "DEPLOYED_INDEX_ID",
   "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexes/INDEX_ID",
   "displayName": "DEPLOYED_INDEX_NAME",
   "automaticResources": {
     "minReplicaCount": MIN_REPLICA_COUNT,
     "maxReplicaCount": MAX_REPLICA_COUNT
   }
 }
}

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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex
"

PowerShell（Windows）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex
" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
 "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
 "metadata": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeployIndexOperationMetadata",
   "genericMetadata": {
     "createTime": "2023-10-19T17:53:16.502088Z",
     "updateTime": "2023-10-19T17:53:16.502088Z"
   },
   "deployedIndexId": "DEPLOYED_INDEX_ID"
 }
}

コンソール

コンソールでは、インデックスのデプロイ時にのみ自動スケーリングを有効にできます。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
アクティブなインデックスのリストが表示されます。
デプロイするインデックスの名前を選択します。インデックスの詳細ページが開きます。
インデックスの詳細ページで、[ エンドポイントにデプロイ] をクリックします。インデックスのデプロイパネルが開きます。
表示名を入力します。この名前は ID として使用され、更新できません。
[エンドポイント] プルダウンから、このインデックスをデプロイするエンドポイントを選択します。注: インデックスがすでにデプロイされている場合、そのエンドポイントは使用できません。
省略可: [マシンタイプ] フィールドで、標準またはハイメモリを選択します。
省略可。[自動スケーリングを有効にする] を選択すると、ワークロードの需要に応じてノード数が自動的に変更されます。自動スケーリングが無効になっている場合、デフォルトのレプリカ数は 2 です。

minReplicaCount と maxReplicaCount の両方とも設定されていない場合、この 2 つはデフォルトで 2 に設定されます。
maxReplicaCount のみが設定されている場合、minReplicaCount はデフォルトで 2 に設定されます。
minReplicaCount のみが設定されている場合、maxReplicaCount の値は minReplicaCount と一致します。

`DeployedIndex` を変更する

MutateDeployedIndex API を使用すると、すでにデプロイされているインデックスのデプロイリソース（minReplicaCount、maxReplicaCount など）を更新できます。

インデックスのデプロイ後にユーザーが machineType を変更することはできません。
リクエストに maxReplicaCount が指定されていない場合、DeployedIndex は既存の maxReplicaCount を使用し続けます。

gcloud

次の例では、gcloud ai index-endpoints mutate-deployed-index コマンドを使用します。

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
MIN_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスが常にデプロイされるマシンレプリカの最小数。指定する場合、値は 1 以上にする必要があります。
MAX_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスをデプロイ可能なマシンレプリカの最大数。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints mutate-deployed-index INDEX_ENDPOINT_ID \
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID \
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints mutate-deployed-index INDEX_ENDPOINT_ID `
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID `
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints mutate-deployed-index INDEX_ENDPOINT_ID ^
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID ^
    --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
    --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
MIN_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスが常にデプロイされるマシンレプリカの最小数。指定する場合、値は 1 以上にする必要があります。
MAX_REPLICA_COUNT: デプロイされたインデックスをデプロイ可能なマシンレプリカの最大数。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:mutateDeployedIndex

リクエストの本文（JSON）:

{
"deployedIndex": {
  "id": "DEPLOYED_INDEX_ID",
  "index": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexes/INDEX_ID",
  "displayName": "DEPLOYED_INDEX_NAME"
}
}

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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:mutateDeployedIndex"

PowerShell（Windows）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:mutateDeployedIndex" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
"name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
"metadata": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeployIndexOperationMetadata",
  "genericMetadata": {
    "createTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z",
    "updateTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z"
  },
  "deployedIndexId": "DEPLOYED_INDEX_ID"
}
}

`IndexEndpoints` の一覧表示

IndexEndpoint リソースを一覧表示し、関連する DeployedIndex インスタンスの情報を表示するには、次のコードを実行します。

gcloud

次の例では、gcloud ai index-endpoints list コマンドを使用します。

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。

LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints list \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints list `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints list ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints

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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints"

PowerShell（Windows）

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
 "indexEndpoints": [
   {
     "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID",
     "displayName": "INDEX_ENDPOINT_DISPLAY_NAME",
     "deployedIndexes": [
       {
         "id": "DEPLOYED_INDEX_ID",
         "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexes/INDEX_ID",
         "displayName": "DEPLOYED_INDEX_DISPLAY_NAME",
         "createTime": "2021-06-04T02:23:40.178286Z",
         "privateEndpoints": {
           "matchGrpcAddress": "GRPC_ADDRESS"
         },
         "indexSyncTime": "2022-01-13T04:22:00.151916Z",
         "automaticResources": {
           "minReplicaCount": 2,
           "maxReplicaCount": 10
         }
       }
     ],
     "etag": "AMEw9yP367UitPkLo-khZ1OQvqIK8Q0vLAzZVF7QjdZ5O3l7Zow-mzBo2l6xmiuuMljV",
     "createTime": "2021-03-17T04:47:28.460373Z",
     "updateTime": "2021-06-04T02:23:40.930513Z",
     "network": "VPC_NETWORK_NAME"
   }
 ]
}

コンソール

次の手順でインデックスエンドポイントのリストを表示します。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
ページの上部にある [インデックスエンドポイント] タブを選択します。
既存のインデックスエンドポイントがすべて表示されます。

詳細については、IndexEndpoint のリファレンスドキュメントをご覧ください。

インデックスのデプロイを解除する

エンドポイントからインデックスのデプロイを解除するには、次のコードを実行します。

gcloud

次の例では、gcloud ai index-endpoints undeploy-index コマンドを使用します。

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints undeploy-index INDEX_ENDPOINT_ID \
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints undeploy-index INDEX_ENDPOINT_ID `
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints undeploy-index INDEX_ENDPOINT_ID ^
    --deployed-index-id=DEPLOYED_INDEX_ID ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
DEPLOYED_INDEX_ID: デプロイされたインデックスを一意に識別するユーザー指定の文字列。先頭は英字にします。英字、数字、アンダースコアのみ使用できます。形式のガイドラインについては、DeployedIndex.id をご覧ください。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:undeployIndex

リクエストの本文（JSON）:

{
 "deployed_index_id": "DEPLOYED_INDEX_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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:undeployIndex"

PowerShell（Windows）

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:undeployIndex" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
 "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
 "metadata": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UndeployIndexOperationMetadata",
   "genericMetadata": {
     "createTime": "2022-01-13T04:09:56.641107Z",
     "updateTime": "2022-01-13T04:09:56.641107Z"
   }
 }
}

コンソール

次の手順で、エンドポイントからインデックスのデプロイを解除します。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
アクティブなインデックスのリストが表示されます。
デプロイを解除するインデックスを選択します。インデックスの詳細ページが開きます。
[デプロイされたインデックス] セクションで、デプロイを解除するインデックスバージョンを特定します。
インデックスと同じ行にあるオプションメニューをクリックし、[デプロイ解除] を選択します。
確認画面が表示されます。[デプロイ解除] をクリックします。注: デプロイ解除されるまで最大で 30 分かかることがあります。

`IndexEndpoint` の削除

IndexEndpoint を削除する前に、エンドポイントにデプロイされているすべてのインデックスのデプロイを解除する必要があります。

gcloud

次の例では、gcloud ai index-endpoints delete コマンドを使用します。

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud ai index-endpoints delete INDEX_ENDPOINT_ID \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows（PowerShell）

gcloud ai index-endpoints delete INDEX_ENDPOINT_ID `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows（cmd.exe）

gcloud ai index-endpoints delete INDEX_ENDPOINT_ID ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

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。

INDEX_ENDPOINT_ID: インデックスエンドポイントの ID。
LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号。

HTTP メソッドと URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_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。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID"

PowerShell（Windows）

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
 "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
 "metadata": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata",
   "genericMetadata": {
     "createTime": "2022-01-13T04:36:19.142203Z",
     "updateTime": "2022-01-13T04:36:19.142203Z"
   }
 },
 "done": true,
 "response": {
   "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
 }
}

コンソール

次の手順でインデックスエンドポイントを削除します。

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[Deploy and Use] セクションに移動します。[ベクトル検索] を選択します。
[ベクトル検索] に移動
ページの上部にある [インデックスエンドポイント] タブを選択します。
既存のインデックスエンドポイントがすべて表示されます。
削除するインデックスと同じ行にあるオプションメニューをクリックして、[削除] を選択します。
確認画面が表示されます。[削除] をクリックします。インデックスエンドポイントが削除されました。

パブリック インデックス エンドポイントをデプロイおよび管理する

IndexEndpoint を作成します。

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

Python

コンソール

インデックスをエンドポイントにデプロイする

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

Python

コンソール

インデックスのドメイン名を取得する

レスポンスの例

自動スケーリングの有効化

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

コンソール

DeployedIndex を変更する

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

IndexEndpoints の一覧表示

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

コンソール

インデックスのデプロイを解除する

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

コンソール

IndexEndpoint の削除

gcloud

Linux、macOS、Cloud Shell

Windows（PowerShell）

Windows（cmd.exe）

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

コンソール

パブリックインデックスエンドポイントをデプロイおよび管理する

`IndexEndpoint` を作成します。

`DeployedIndex` を変更する

`IndexEndpoints` の一覧表示

`IndexEndpoint` の削除