Esegui il deployment e gestisci gli endpoint indice in una rete VPC

Il deployment di un indice in un endpoint include le seguenti tre attività:

1. Se necessario, crea un IndexEndpoint o riutilizzane uno esistente.
2. Recupera l'ID IndexEndpoint.
3. Esegui il deployment dell'indice in IndexEndpoint.

Crea un IndexEndpoint all'interno della rete VPC

Se stai eseguendo il deployment di un Index in un IndexEndpoint esistente, puoi saltare questo passaggio.

Prima di utilizzare un indice per eseguire query di corrispondenza di vettori online, devi eseguire il deployment del Index in un IndexEndpoint all'interno della tua rete VPC con peering di rete. Il primo passaggio consiste nel creare un IndexEndpoint. Puoi eseguire il deployment di più di un indice a un IndexEndpoint che condivide la stessa rete VPC.

gcloud

L'esempio seguente utilizza il comando gcloud ai index-endpoints create.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_NAME: nome visualizzato dell'endpoint indice.
• VPC_NETWORK_NAME: il nome della rete Google Compute Engine verso cui deve essere eseguito il peering dell'endpoint indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud ai index-endpoints create \
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME \
    --network=VPC_NETWORK_NAME \
    --region=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Windows (PowerShell)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud ai index-endpoints create `
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME `
    --network=VPC_NETWORK_NAME `
    --region=LOCATION `
    --project=PROJECT_ID

Windows (cmd.exe)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud ai index-endpoints create ^
    --display-name=INDEX_ENDPOINT_NAME ^
    --network=VPC_NETWORK_NAME ^
    --region=LOCATION ^
    --project=PROJECT_ID

Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:

The Google Cloud CLI tool might take a few minutes to create the IndexEndpoint.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_NAME: nome visualizzato dell'endpoint dell'indice.
• VPC_NETWORK_NAME: il nome della rete Google Compute Engine verso cui deve essere eseguito il peering dell'endpoint indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name": "INDEX_ENDPOINT_NAME",
  "network": "VPC_NETWORK_NAME"
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

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)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
    }
  }
}

Puoi eseguire il polling per lo stato dell'operazione finché la risposta non include "done": true.

Console

Segui queste istruzioni per creare un endpoint indice.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a nella sezione Deployment e utilizzo. Seleziona Vector Search (Ricerca vettoriale).

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Viene visualizzato un elenco degli indici attivi.
3. Nella parte superiore della pagina, seleziona la scheda Endpoint indice. Vengono visualizzati gli endpoint indice.
4. Fai clic su Crea nuovo endpoint indice. Viene visualizzato il riquadro Crea un nuovo endpoint indice.
5. Inserisci un nome visualizzato per l'endpoint indice.
6. Nel campo Regione, seleziona una regione dal menu a discesa.
7. Nel campo Accesso, seleziona Privato.
8. Inserisci i dettagli della rete VPC in peering. Inserisci il nome completo della rete Compute Engine verso cui deve essere eseguito il peering del job. Il formato dovrebbe essere projects/{project_num}/global/networks/{network_id}
9. Fai clic su Crea.

Esegui il deployment di un indice

Importante: il deployment iniziale in un endpoint richiede in genere tra i 20 e i 30 minuti.

gcloud

In questo esempio viene utilizzato il comando gcloud ai index-endpoints deploy-index.

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida per il formato.
• DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME: nome visualizzato dell'endpoint dell'indice di cui è stato eseguito il deployment.
• INDEX_ID: l'ID dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui la persone che seguo :

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Dovresti ricevere una risposta simile alla seguente:

The Google Cloud CLI tool might take a few minutes to create the IndexEndpoint.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida per il formato.
• DEPLOYED_INDEX_ENDPOINT_NAME: nome visualizzato dell'endpoint indice di cui è stato eseguito il deployment.
• INDEX_ID: l'ID dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero del progetto generato automaticamente.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

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)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
 "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"
 }
}

Console

Utilizza queste istruzioni per eseguire il deployment del tuo indice in un endpoint.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla sezione Esegui il deployment e utilizza. Seleziona Ricerca vettoriale.

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Viene visualizzato un elenco degli indici attivi.
3. Seleziona il nome dell'indice di cui vuoi eseguire il deployment. Si apre la pagina dei dettagli dell'indice.
4. Nella pagina dei dettagli dell'indice, fai clic su Esegui il deployment nell'endpoint. Viene visualizzato il riquadro di implementazione dell'indice.
5. Inserisci un nome visualizzato, che funge da ID e non può essere aggiornato.
6. Dal menu a discesa Endpoint, seleziona l'endpoint in cui vuoi eseguire il deployment di questo indice. Nota: l'endpoint non è disponibile se è già stato eseguito il deployment dell'indice.
7. (Facoltativo) Nel campo Tipo di macchina, seleziona standard o memoria elevata.
8. Facoltativo. Seleziona Abilita scalabilità automatica per ridimensionare automaticamente di nodi in base alle esigenze dei tuoi carichi di lavoro. Il numero predefinito di repliche è 2 se la scalabilità automatica è disabilitata.
9. Fai clic su Esegui il deployment per eseguire il deployment dell'indice nell'endpoint. Nota: il deployment richiede circa 30 minuti.

Abilita scalabilità automatica

Ricerca di vettori supporta la scalabilità automatica, che può ridimensionare automaticamente il numero di nodi in base alle esigenze dei carichi di lavoro. Quando la domanda è elevata, vengono aggiunti nodi al pool di nodi, che non supereranno la dimensione massima che hai specificato. Quando la domanda è bassa, il pool di nodi viene scalato tornare alla dimensione minima da te definita. Puoi controllare i nodi effettivi in uso e le modifiche monitorando le repliche attuali.

Per abilitare la scalabilità automatica, specifica i valori maxReplicaCount e minReplicaCount quando esegui il deployment dell'indice:

gcloud

L'esempio seguente utilizza il comando gcloud ai index-endpoints deploy-index.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida sul formato.
• DEPLOYED_INDEX_NAME: nome visualizzato dell'indice di cui è stato eseguito il deployment.
• INDEX_ID: l'ID dell'indice.
• MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di repliche della macchina in cui verrà sempre eseguito il deployment dell'indice. Se specificato, il valore deve essere maggiore o uguale a 1.
• MAX_REPLICA_COUNT: numero massimo di repliche della macchina in cui è possibile eseguire il deployment dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui la persone che seguo :

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida per il formato.
• DEPLOYED_INDEX_NAME: nome visualizzato dell'indice di cui è stato eseguito il deployment.
• INDEX_ID: l'ID dell'indice.
• MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di repliche della macchina in cui verrà sempre eseguito il deployment dell'indice. Se specificato, il valore deve essere maggiore o uguale a 1.
• MAX_REPLICA_COUNT: numero massimo di repliche della macchina in cui è possibile eseguire il deployment dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero del progetto generato automaticamente.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
 "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
   }
 }
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
 "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"
 }
}

Console

Puoi abilitare la scalabilità automatica solo dalla console durante il deployment dell'indice.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a nella sezione Deployment e utilizzo. Seleziona Ricerca vettoriale.

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Viene visualizzato un elenco degli indici attivi.
3. Seleziona il nome dell'indice di cui vuoi eseguire il deployment. Si apre la pagina dei dettagli dell'indice.
4. Nella pagina dei dettagli dell'indice, fai clic su Esegui il deployment nell'endpoint. Viene visualizzato il riquadro di implementazione dell'indice.
5. Inserisci un nome visualizzato, che funge da ID e non può essere aggiornato.
6. Dal menu a discesa Endpoint, seleziona l'endpoint in cui vuoi eseguire il deployment di questo indice. Nota: l'endpoint non è disponibile se è già stato eseguito il deployment dell'indice.
7. (Facoltativo) Nel campo Tipo di macchina, seleziona standard o memoria elevata.
8. Facoltativo. Seleziona Attiva la scalabilità automatica per ridimensionare automaticamente il numero di nodi in base alle esigenze dei tuoi carichi di lavoro. Il numero predefinito di repliche è 2 se la scalabilità automatica è disabilitata.

• Se minReplicaCount e maxReplicaCount non sono impostati, vengono impostati su 2 per impostazione predefinita.
• Se solo maxReplicaCount è impostato, minReplicaCount è impostato su 2 per impostazione predefinita.
• Se è impostato solo minReplicaCount, maxReplicaCount viene impostato su minReplicaCount.

Nota: Google consiglia che DeployedIndex utilizzi almeno due repliche per shard. Per farlo, imposta minReplicaCount su 2.

Modifica un DeployedIndex

Puoi utilizzare l'API MutateDeployedIndex per aggiornare le risorse di deployment (ad esempio minReplicaCount e maxReplicaCount) di un indice di cui è già stato eseguito il deployment.

• Gli utenti non sono autorizzati a modificare machineType dopo il deployment dell'indice.
• Se maxReplicaCount non viene specificato nella richiesta, DeployedIndex continuerà a utilizzare l'elemento maxReplicaCount esistente.

gcloud

Nell'esempio seguente viene utilizzato il comando gcloud ai index-endpoints mutate-deployed-index.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida per il formato.
• MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di repliche della macchina in cui verrà sempre eseguito il deployment dell'indice. Se specificato, il valore deve essere maggiore o uguale a 1.
• MAX_REPLICA_COUNT: numero massimo di repliche della macchina in cui è possibile eseguire il deployment dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida per il formato.
• MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di repliche della macchina in cui verrà sempre eseguito il deployment dell'indice. Se specificato, il valore deve essere maggiore o uguale a 1.
• MAX_REPLICA_COUNT: numero massimo di repliche della macchina in cui è possibile eseguire il deployment dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
"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"
}
}

Nota: Google consiglia di utilizzare almeno due repliche per shard per DeployedIndex. Per farlo, imposta minReplicaCount su 2.

Impostazioni di deployment che influiscono sulle prestazioni

Le seguenti impostazioni di deployment possono influire su latenza, disponibilità quando utilizzi Vector Search. Queste linee guida si applicano alla maggior parte dei casi. Tuttavia, fai sempre esperimenti con le configurazioni per assicurarti che funzionino per il tuo caso d'uso.

Impostazione	Impatto sulle prestazioni
Tipo di macchina	La selezione dell'hardware ha un'interazione diretta con le dimensioni del frammento selezionate. A seconda delle scelte di shard specificate al momento della creazione dell'indice, ogni tipo di macchina offre un compromesso tra prestazioni e costi. Consulta la pagina dei prezzi per determinare l'hardware disponibile e i prezzi. In generale, il rendimento aumenta nel seguente ordine: Standard E2 E2 - Highmem Standard N1 Standard N2D
Numero minimo di repliche	minReplicaCount riserva una capacità minima per la disponibilità e la latenza per garantire che il sistema non abbia problemi di avvio a freddo quando il traffico aumenta rapidamente da livelli bassi. Se hai carichi di lavoro che scendono a livelli bassi per poi aumentare rapidamente a livelli superiori, valuta la possibilità di impostare minReplicaCount su un in grado di supportare i burst iniziali di traffico.
Numero massimo di repliche	maxReplicaCount ti consente principalmente di controllare i costi di utilizzo. Puoi scegliere di impedire l'aumento dei costi oltre una determinata soglia, con il compromesso di consentire un aumento della latenza e una riduzione della disponibilità.

Elenco IndexEndpoints

Per elencare le risorse IndexEndpoint e visualizzare le informazioni delle eventuali istanze DeployedIndex associate, esegui questo comando codice:

gcloud

Nell'esempio seguente viene utilizzato il comando gcloud ai index-endpoints list.

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui la persone che seguo :

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

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

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• LOCATION: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto.

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Esegui questo comando:

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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
 "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"
   }
 ]
}

Console

Utilizza queste istruzioni per visualizzare un elenco degli endpoint indice.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a nella sezione Deployment e utilizzo. Seleziona Ricerca vettoriale.

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Nella parte superiore della pagina, seleziona la scheda Endpoint indice.
3. Vengono visualizzati tutti gli endpoint indice esistenti.

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento per IndexEndpoint

Annulla il deployment di un indice

Per annullare il deployment di un indice, esegui questo codice:

gcloud

Nell'esempio seguente viene utilizzato il comando gcloud ai index-endpoints undeploy-index.

Prima di utilizzare uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida sul formato.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui la persone che seguo :

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint indice.
• DEPLOYED_INDEX_ID: una stringa specificata dall'utente per identificare in modo univoco l'indice di cui è stato eseguito il deployment. Deve iniziare con una lettera e contenere solo lettere, numeri o trattini bassi. Consulta DeployedIndex.id per le linee guida sul formato.
• LOCATION: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero del progetto generato automaticamente.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
 "deployed_index_id": "DEPLOYED_INDEX_ID"
}

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

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)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
 "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"
   }
 }
}

Console

Segui queste istruzioni per annullare il deployment di un indice.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a nella sezione Deployment e utilizzo. Seleziona Vector Search (Ricerca vettoriale).

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Viene visualizzato un elenco degli indici attivi.
3. Seleziona l'indice di cui vuoi annullare il deployment. Viene visualizzata la pagina dei dettagli dell'indice.
4. Nella sezione Indici di cui è stato eseguito il deployment, identifica l'endpoint dell'indice di cui vuoi annullare il deployment.
5. Fai clic sul menu delle opzioni nella stessa riga dell'endpoint dell'indice e seleziona Annulla deployment.
6. Si apre una schermata di conferma. Fai clic su Annulla il deployment. Nota: l'annullamento del deployment può richiedere fino a 30 minuti.

Nota: i job di backend di Google richiedono da 10 a 20 minuti per ripulire il deployment. Non puoi riutilizzare l'ID DeployedIndex fino al termine del cleanup del deployment.

Elimina IndexEndpoint

Prima di eliminare un'IndexEndpoint, devi annullare il deployment di tutte le istanze il deployment degli indici nell'endpoint.

gcloud

L'esempio seguente utilizza il comando gcloud ai index-endpoints delete.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint dell'indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• INDEX_ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint indice.
• LOCATION: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
• PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto.

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Esegui questo comando:

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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
 "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"
 }
}

Console

Utilizza queste istruzioni per eliminare un endpoint indice.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla sezione Esegui il deployment e utilizza. Seleziona Ricerca vettoriale.

   Vai a Ricerca vettoriale

2. Nella parte superiore della pagina, seleziona la scheda Endpoint dell'indice.
3. Vengono visualizzati tutti gli endpoint dell'indice esistenti.
4. Fai clic sulle opzioni che si trova nella stessa riga dell'endpoint indice che vuoi eliminare e seleziona Elimina.
5. Si apre una schermata di conferma. Fai clic su Elimina. Il tuo endpoint indice è stato eliminato.