エンドポイントへのインデックスのデプロイでは、次の 3 つのタスクを行います。
- 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。
VPC ネットワーク内に IndexEndpoint
を作成する
Index
を既存の IndexEndpoint
にデプロイする場合は、この手順をスキップできます。
インデックスを使用してベクトル マッチングのオンライン クエリを実行する前に、VPC ネットワークのピアリング ネットワーク内の IndexEndpoint
に Index
をデプロイする必要があります。まず、IndexEndpoint
を作成します。同じ VPC ネットワークを共有する IndexEndpoint
には、複数のインデックスをデプロイできます。
gcloud
次の例では、gcloud ai index-endpoints create
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_NAME: インデックス エンドポイントの表示名。
- VPC_NETWORK_NAME: インデックス エンドポイントのピアリング先となる Google Compute Engine ネットワーク名。
- LOCATION: Vertex AI を使用するリージョン。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
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 \ --network=VPC_NETWORK_NAME \ --region=LOCATION \ --project=PROJECT_ID
Windows(PowerShell)
gcloud ai index-endpoints create ` --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME ` --network=VPC_NETWORK_NAME ` --region=LOCATION ` --project=PROJECT_ID
Windows(cmd.exe)
gcloud ai index-endpoints create ^ --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME ^ --network=VPC_NETWORK_NAME ^ --region=LOCATION ^ --project=PROJECT_ID
次のようなレスポンスが返されます。
The Google Cloud CLI tool might take a few minutes to create the IndexEndpoint
.
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。
- VPC_NETWORK_NAME: インデックス エンドポイントのピアリング先となる Google Compute Engine ネットワーク名。
- 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。
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", "network": "VPC_NETWORK_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。
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
が表示されるまで、オペレーションのステータスをポーリングできます。
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。
- 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。
- [Region] フィールドで、プルダウンからリージョンを選択します。
- [Access] フィールドで、[非公開] を選択します。
- ピアリングされた VPC ネットワークの詳細を入力します。ジョブをピアリングする Compute Engine ネットワークをフルネームで指定します。形式は
projects/{project_num}/global/networks/{network_id}
にする必要があります。 - [作成] をクリックします。
インデックスをデプロイする
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
次のようなレスポンスが返されます。
The Google Cloud CLI tool might take a few minutes to create the IndexEndpoint
.
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。
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" } }
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。
- 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。
自動スケーリングを有効にする
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。
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。
- 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。 - リクエストで
maxReplicaCount
が指定されていない場合、DeployedIndex
は既存のmaxReplicaCount
を引き続き使用します。
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。
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。
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。
- 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解除
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。
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。
- 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 エンドポイントを特定します。
- インデックス エンドポイントと同じ行にある 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。
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。
- 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 エンドポイントと同じ行にある 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。