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Pianificare l'esecuzione di una pipeline con l'API Scheduler

Puoi pianificare esecuzioni di pipeline una tantum o ricorrenti in Gemini Enterprise Agent Platform utilizzando l'API Scheduler. In questo modo puoi implementare l'addestramento continuo nel tuo progetto.

Dopo aver creato una pianificazione, questa può avere uno dei seguenti stati:

ACTIVE: una pianificazione attiva crea continuamente esecuzioni della pipeline in base alla frequenza configurata utilizzando l'espressione di pianificazione cron. Una pianificazione diventa attiva all'ora di inizio e rimane in questo stato fino all'ora di fine specificata o finché non la metti in pausa.
PAUSED: una pianificazione in pausa non crea esecuzioni della pipeline. Puoi ripristinare una pianificazione in pausa per renderla nuovamente attiva. Quando riprendi una pianificazione in pausa, puoi utilizzare il parametro catch_up per specificare se le esecuzioni saltate (esecuzioni che sarebbero state pianificate se la pianificazione fosse stata attiva) devono essere ripianificate e inviate alla prima pianificazione possibile.
COMPLETED: una pianificazione completata non crea più nuove esecuzioni della pipeline. Una pianificazione viene completata in base all'ora di fine specificata.

Puoi utilizzare l'API Scheduler per:

Crea una pianificazione
Elenca le pianificazioni
Recupera una pianificazione
Metti in pausa una pianificazione
Aggiorna una pianificazione
Riprendi una programmazione
Elimina una pianificazione

Prima di iniziare

Prima di pianificare l'esecuzione di una pipeline utilizzando l'API Scheduler, segui queste istruzioni per configurare il progetto Google Cloud e l'ambiente di sviluppo nella console Google Cloud .

Concedi all'utente o al account di servizio almeno una delle seguenti autorizzazioni IAM per utilizzare l'API Scheduler:
- roles/aiplatform.admin
- roles/aiplatform.user
Creare e compilare una pipeline. Per saperne di più, consulta Crea una pipeline.

Crea una pianificazione

Puoi creare una pianificazione una tantum o ricorrente.

Console

Segui le istruzioni riportate di seguito per creare una pianificazione utilizzando la console Google Cloud . Se esiste già una pianificazione per il progetto e la regione, segui le istruzioni riportate in Crea un'esecuzione della pipeline.

Per creare una pianificazione della pipeline, segui queste istruzioni:

Nella console Google Cloud , nella sezione Agent Platform, vai alla scheda Pianificazioni della pagina Pipeline.

Vai a Pianificazioni
Fai clic su Crea esecuzione pianificata per aprire il riquadro Crea esecuzione pipeline.
Specifica i seguenti Dettagli esecuzione selezionando una delle seguenti opzioni:
- Per creare un'esecuzione della pipeline basata su un modello di pipeline esistente, fai clic su Seleziona dalle pipeline esistenti e inserisci i seguenti dettagli:
  1. Seleziona il repository contenente il file di definizione della pipeline o del componente.
  2. Seleziona Pipeline o componente e Versione.
- Per caricare una definizione di pipeline compilata, fai clic su Carica file e inserisci i seguenti dettagli:
  1. Fai clic su Sfoglia per aprire il selettore file. Vai al file YAML della pipeline compilata che vuoi eseguire, seleziona la pipeline e fai clic su Apri.
  2. Il Nome pipeline o componente mostra il nome specificato nella definizione della pipeline, per impostazione predefinita. Facoltativamente, specifica un nome diverso per la pipeline.
- Per importare un file di definizione della pipeline da Cloud Storage, fai clic su Importa da Cloud Storage e inserisci i seguenti dettagli:
  1. Fai clic su Sfoglia per accedere al bucket Cloud Storage contenente l'oggetto di definizione della pipeline, seleziona il file e poi fai clic su Seleziona.
  2. Specifica il Nome pipeline o componente.
Specifica un Nome esecuzione per identificare in modo univoco l'esecuzione della pipeline.
Specifica la pianificazione di esecuzione come segue:
1. Seleziona Ricorrente.
2. In Ora di inizio, specifica quando viene attivata la pianificazione.
  - Per pianificare la prima esecuzione immediatamente dopo la creazione della pianificazione, seleziona Immediatamente.
  - Per pianificare la prima esecuzione in una data e un'ora specifiche, seleziona Data.
3. Nel campo Frequenza, specifica la frequenza per pianificare ed eseguire le esecuzioni della pipeline, utilizzando un'espressione di pianificazione cron basata su unix-cron.
4. In Termina, specifica quando termina la pianificazione.
  - Per indicare che la pianificazione crea esecuzioni della pipeline a tempo indeterminato, seleziona Mai.
  - Per indicare che la pianificazione termina in una data e un'ora specifiche, seleziona Data e specifica la data e l'ora di fine della pianificazione.
(Facoltativo) Per specificare un account di servizio personalizzato, chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) o una rete VPC in peering, fai clic su Opzioni avanzate e specifica un account di servizio, una CMEK o un nome di rete VPC in peering.
Fai clic su Continua e specifica la Configurazione di runtime per la pipeline.
Fai clic su Invia per creare la pianificazione dell'esecuzione della pipeline.

REST

Per creare una pianificazione di esecuzione della pipeline, invia una richiesta POST utilizzando il metodo projects.locations.schedules.create.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire la pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire la pipeline.
DISPLAY_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.
START_TIME: il timestamp dopo il quale è possibile pianificare la prima esecuzione, ad esempio 2045-07-26T00:00:00Z. Se non specifichi questo parametro, il timestamp corrispondente alla data e all'ora di creazione della pianificazione viene utilizzato come valore predefinito.
END_TIME: timestamp dopo il quale le esecuzioni della pipeline non vengono più pianificate. Una volta raggiunto il valore END_TIME, lo stato della pianificazione diventa COMPLETED. Se non specifichi questo parametro, la pianificazione continua a eseguire nuovi job della pipeline a tempo indeterminato finché non la metti in pausa o la elimini.
CRON_EXPRESSION: espressione di pianificazione cron che rappresenta la frequenza con cui pianificare ed eseguire le esecuzioni della pipeline. Per saperne di più, consulta cron.
MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni simultanee per la pianificazione.

API_REQUEST_TEMPLATE: il modello di richiesta API PipelineService.CreatePipelineJob utilizzato per eseguire le esecuzioni della pipeline pianificate. Per saperne di più sui parametri nel modello di richiesta API, consulta la documentazione relativa a pipelineJobs.create. Tieni presente che non puoi specificare il parametro pipelineJobId in questo template, poiché l'API Scheduler non supporta questo parametro.

Fai clic qui per visualizzare un modello di richiesta API di esempio, dove gs://gcs_directory è il bucket Cloud Storage per gli artefatti di output della pipeline.

{
  "parent":"projects//locations/us-central1",
  "pipelineJob": {
    "displayName": "hello-world",
    "pipelineSpec": {
      "deploymentConfig": {
        "@type": "type.googleapis.com/ml_pipelines.PipelineDeploymentConfig",
        "executors": {
          "HelloWorld_executor": {
            "container": {
              "command": ["sleep", "1"],
              "image": "google/cloud-sdk:latest"
            }
          }
        }
      },
      "pipelineInfo": {
        "name": "hello-world"
      },
      "root": {
        "dag": {
          "tasks": {
            "task-test-hello-world": {
              "taskInfo": {"name": "HelloWorld"},
              "componentRef": {"name": "HelloWorld"},
              "cachingOptions": {}
            }
          }
        }
      },
      "components": {
        "HelloWorld": {
          "executorLabel": "HelloWorld_executor"
        }
      },
      "schemaVersion": "2.0.0"
    },
    "runtimeConfig": {
      "gcsOutputDirectory": "gs://gcs_directory"
    }
  }
}

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name":"DISPLAY_NAME",
  "start_time": "START_TIME",
  "end_time": "END_TIME",
  "cron": "CRON_EXPRESSION",
  "max_concurrent_run_count": "MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT",
  "create_pipeline_job_request": API_REQUEST_TEMPLATE
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

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 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/schedules"

PowerShell

Nota: il comando seguente 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. 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/schedules" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare SCHEDULE_ID dalla risposta per recuperare, mettere in pausa, riprendere o eliminare la pianificazione. PIPELINE_JOB_CREATION_REQUEST rappresenta la richiesta API per creare il job della pipeline.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID",
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "startTime": "START_TIME",
  "state": "ACTIVE",
  "createTime": "2025-01-01T00:00:00.000000Z",
  "nextRunTime": "2045-08-01T00:00:00Z",
  "cron": "CRON_EXPRESSION",
  "maxConcurrentRunCount": "MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT",
  "createPipelineJobRequest": PIPELINE_JOB_CREATION_REQUEST
}

Python

Puoi creare una pianificazione di esecuzione della pipeline nei seguenti modi:

Crea una pianificazione basata su un PipelineJob utilizzando il metodo PipelineJob.create_schedule.
Creazione di una pianificazione utilizzando il metodo PipelineJobSchedule.create.

Durante la creazione di una pianificazione di esecuzione della pipeline, puoi anche passare i seguenti segnaposto supportati dall'SDK KFP come input:

{{$.pipeline_job_name_placeholder}}
{{$.pipeline_job_resource_name_placeholder}}
{{$.pipeline_job_id_placeholder}}
{{$.pipeline_task_name_placeholder}}
{{$.pipeline_task_id_placeholder}}
{{$.pipeline_job_create_time_utc_placeholder}}
{{$.pipeline_job_schedule_time_utc_placeholder}}
{{$.pipeline_root_placeholder}}

Per saperne di più, consulta Tipi di input speciali nella documentazione di Kubeflow Pipelines v2.

Crea una pianificazione da un `PipelineJob`

Utilizza l'esempio seguente per pianificare le esecuzioni della pipeline utilizzando il metodo PipelineJob.create_schedule:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job = aiplatform.PipelineJob(
  template_path="COMPILED_PIPELINE_PATH",
  pipeline_root="PIPELINE_ROOT_PATH",
  display_name="DISPLAY_NAME",
)

pipeline_job_schedule = pipeline_job.create_schedule(
  display_name="SCHEDULE_NAME",
  cron="TZ=CRON",
  max_concurrent_run_count=MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT,
  max_run_count=MAX_RUN_COUNT,
)

COMPILED_PIPELINE_PATH: il percorso del file YAML della pipeline compilata. Può essere un percorso locale o un URI Cloud Storage.

(Facoltativo) Per specificare una versione particolare di un template, includi il tag della versione insieme al percorso in uno dei seguenti formati:
- COMPILED_PIPELINE_PATH:TAG, dove TAG è il tag della versione.
- COMPILED_PIPELINE_PATH@SHA256_TAG, dove SHA256_TAG è il valore hash sha256 della versione della pipeline.
PIPELINE_ROOT_PATH: (facoltativo) per eseguire l'override del percorso root della pipeline specificato nella definizione della pipeline, specifica un percorso a cui il job della pipeline può accedere, ad esempio un URI del bucket Cloud Storage.
DISPLAY_NAME: il nome della pipeline. Verrà visualizzato nella console Google Cloud .
SCHEDULE_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.
CRON: espressione di pianificazione cron che rappresenta la frequenza di pianificazione ed esecuzione delle esecuzioni della pipeline. Per saperne di più, consulta Cron.
MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni simultanee per la pianificazione.
MAX_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni della pipeline create dalla pianificazione, dopo le quali viene completata.

Crea una pianificazione utilizzando `PipelineJobSchedule.create`

Utilizza l'esempio seguente per pianificare le esecuzioni della pipeline utilizzando il metodo PipelineJobSchedule.create:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job = aiplatform.PipelineJob(
  template_path="COMPILED_PIPELINE_PATH",
  pipeline_root="PIPELINE_ROOT_PATH",
  display_name="DISPLAY_NAME",
)

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule(
  pipeline_job=pipeline_job,
  display_name="SCHEDULE_NAME"
)

pipeline_job_schedule.create(
  cron="TZ=CRON",
  max_concurrent_run_count=MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT,
  max_run_count=MAX_RUN_COUNT,
)

COMPILED_PIPELINE_PATH: il percorso del file YAML della pipeline compilata. Può essere un percorso locale o un URI Cloud Storage.

(Facoltativo) Per specificare una versione particolare di un template, includi il tag della versione insieme al percorso in uno dei seguenti formati:
- COMPILED_PIPELINE_PATH:TAG, dove TAG è il tag della versione.
- COMPILED_PIPELINE_PATH@SHA256_TAG, dove SHA256_TAG è il valore hash SHA256 della versione della pipeline.
PIPELINE_ROOT_PATH: (facoltativo) per eseguire l'override del percorso root della pipeline specificato nella definizione della pipeline, specifica un percorso a cui il job della pipeline può accedere, ad esempio un URI del bucket Cloud Storage.
DISPLAY_NAME: il nome della pipeline. Verrà visualizzato nella console Google Cloud .
SCHEDULE_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.
CRON: espressione di pianificazione cron che rappresenta la frequenza di pianificazione ed esecuzione delle esecuzioni della pipeline. Per saperne di più, consulta Cron.
MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni simultanee per la pianificazione.
MAX_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni della pipeline create dalla pianificazione, dopo le quali viene completata.

Elenca le pianificazioni

Puoi visualizzare l'elenco delle pianificazioni delle pipeline create per il tuo progetto Google Cloud .

Console

Puoi visualizzare l'elenco delle pianificazioni delle pipeline nella scheda Pianificazioni della console Google Cloud per la regione selezionata.

Per visualizzare l'elenco delle pianificazioni delle pipeline, nella console Google Cloud , nella sezione Agent Platform, vai alla scheda Pianificazioni della pagina Pipeline.

Vai a Pianificazioni

REST

Per elencare le pianificazioni delle esecuzioni della pipeline nel tuo progetto, invia una richiesta GET utilizzando il metodo projects.locations.schedules.list.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire la pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire la pipeline.
FILTER: (facoltativo) espressione per filtrare l'elenco delle pianificazioni. Per saperne di più, consulta…
PAGE_SIZE: (facoltativo) il numero di pianificazioni da elencare per pagina.
PAGE_TOKEN: (facoltativo) il token della pagina dell'elenco standard, in genere ottenuto tramite ListSchedulesResponse.next_page_token[] da una chiamata ScheduleService.ListSchedules[] precedente.
ORDER_BY: (facoltativo) elenco separato da virgole di campi, che indica l'ordinamento delle pianificazioni nella risposta.

Metodo HTTP e URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules?FILTER&PAGE_SIZE&PAGE_TOKEN&ORDER_BY

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

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/schedules?FILTER&PAGE_SIZE&PAGE_TOKEN&ORDER_BY"

PowerShell

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/schedules?FILTER&PAGE_SIZE&PAGE_TOKEN&ORDER_BY" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente:

{
  "schedules": [
    SCHEDULE_ENTITY_OBJECT_1,
    SCHEDULE_ENTITY_OBJECT_2,
    ...
  ],
}

Python

Utilizza l'esempio seguente per elencare tutte le pianificazioni nel tuo progetto in ordine decrescente in base alla data e ora di creazione:

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.PipelineJobSchedule.list(
  filter='display_name="DISPLAY_NAME"',
  order_by='create_time desc'
)

DISPLAY_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.

Recupera una pianificazione

Puoi recuperare una pianificazione di esecuzione della pipeline utilizzando l'ID pianificazione.

REST

Per recuperare una pianificazione di esecuzione della pipeline, invia una richiesta GET utilizzando il metodo projects.locations.schedules.get e l'ID della pianificazione.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire la pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire la pipeline.
SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

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/schedules/SCHEDULE_ID"

PowerShell

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/schedules/SCHEDULE_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. PIPELINE_JOB_CREATION_REQUEST rappresenta la richiesta API per creare il job della pipeline.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID",
  "displayName": "schedule_display_name",
  "startTime": "2045-07-26T06:59:59Z",
  "state": "ACTIVE",
  "createTime": "20xx-01-01T00:00:00.000000Z",
  "nextRunTime": "2045-08-01T00:00:00Z",
  "cron": "TZ=America/New_York 0 0 1 * *",
  "maxConcurrentRunCount": "10",
  "createPipelineJobRequest": PIPELINE_JOB_CREATION_REQUEST
}

Python

Utilizza l'esempio seguente per recuperare una pianificazione di esecuzione della pipeline utilizzando l'ID pianificazione:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Metti in pausa una pianificazione

Puoi mettere in pausa una pianificazione della pipeline attiva specificando l'ID della pianificazione. Quando metti in pausa una pianificazione, il suo stato cambia da ACTIVE a PAUSED.

Console

Puoi mettere in pausa una pianificazione di esecuzione della pipeline attualmente attiva.

Per mettere in pausa una pianificazione:

Nella console Google Cloud , nella sezione Agent Platform, vai alla scheda Pianificazioni della pagina Pipeline.

Vai a Pianificazioni
Vai al menu opzioni nella stessa riga della pianificazione che vuoi mettere in pausa, quindi fai clic su Metti in pausa. Puoi mettere in pausa qualsiasi pianificazione in cui la colonna Stato mostra Attivo.

REST

Per mettere in pausa una pianificazione di esecuzione della pipeline nel tuo progetto, invia una richiesta POST utilizzando il metodo projects.locations.schedules.pause.

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

LOCATION: la regione in cui è attualmente attiva la pianificazione dell'esecuzione della pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui è attualmente attiva la pianificazione dell'esecuzione della pipeline.
SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Metodo HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID:pause

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Esegui questo comando:

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

PowerShell

Esegui questo comando:

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

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

Dovresti ricevere un codice di stato riuscito (2xx) e una risposta vuota.

Python

Utilizza l'esempio seguente per mettere in pausa una pianificazione di esecuzione della pipeline:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

pipeline_job_schedule.pause()

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Aggiorna una pianificazione

Puoi aggiornare una pianificazione della pipeline esistente creata per il tuo progettoGoogle Cloud .

L'aggiornamento di una pianificazione è simile all'eliminazione e alla nuova creazione di una pianificazione. Quando aggiorni una pianificazione, le nuove esecuzioni vengono pianificate in base alla frequenza della pianificazione aggiornata. Non vengono più create nuove esecuzioni in base alla pianificazione precedente e le esecuzioni in coda vengono eliminate. Le esecuzioni della pipeline già create dalla pianificazione precedente non vengono messe in pausa o annullate.

REST

Per aggiornare una pianificazione di esecuzione della pipeline nel progetto, invia una richiesta PATCH utilizzando il metodo projects.locations.schedules.patch.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire la pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire la pipeline.
DISPLAY_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.
MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni simultanee per la pianificazione.

Metodo HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID?updateMask=display_name,max_run_count -d '{"display_name":"DISPLAY_NAME", "max_concurrent_run_count": MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT}'

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Esegui questo comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID?updateMask=display_name,max_run_count -d '{"display_name":"DISPLAY_NAME", "max_concurrent_run_count": MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT}'"

PowerShell

Esegui questo comando:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID?updateMask=display_name,max_run_count -d '{"display_name":"DISPLAY_NAME", "max_concurrent_run_count": MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT}'" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. In base all'aggiornamento, il valore NEXT_RUN_TIME viene ricalcolato. Quando aggiorni la pianificazione, START_TIME rimane invariato.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID",
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "startTime": "START_TIME",
  "state": "ACTIVE",
  "createTime": "2025-01-01T00:00:00.000000Z",
  "nextRunTime": NEXT_RUN_TIME,
  "maxConcurrentRunCount": "MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT",
}

Python

Utilizza l'esempio seguente per pianificare le esecuzioni della pipeline utilizzando il metodo PipelineJobSchedule.update:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

pipeline_job_schedule.update(
  display_name='DISPLAY_NAME',
  max_concurrent_run_count=MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT,
)

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.
DISPLAY_NAME: il nome della pianificazione della pipeline. Puoi specificare un nome con una lunghezza massima di 128 caratteri UTF-8.
MAX_CONCURRENT_RUN_COUNT: il numero massimo di esecuzioni simultanee per la pianificazione.

Riprendi una pianificazione

Puoi riprendere una pianificazione della pipeline in pausa specificando l'ID della pianificazione. Quando riprendi una pianificazione, il suo stato cambia da PAUSED a ACTIVE.

Console

Puoi riprendere una pianificazione di esecuzione della pipeline attualmente in pausa.

Per riprendere una pianificazione, segui queste istruzioni:

Nella console Google Cloud , nella sezione Agent Platform, vai alla scheda Pianificazioni della pagina Pipeline.

Vai a Pianificazioni
Vai al menu opzioni che si trova nella stessa riga della pianificazione che vuoi riprendere, quindi fai clic su Riprendi. Puoi riprendere qualsiasi pianificazione per cui la colonna Stato mostra In pausa.

REST

Per riprendere una pianificazione di esecuzione della pipeline nel tuo progetto, invia una richiesta POST utilizzando il metodo projects.locations.schedules.resume.

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

LOCATION: la regione in cui la pianificazione dell'esecuzione della pipeline è attualmente in pausa. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui la pianificazione dell'esecuzione della pipeline è attualmente in pausa.
SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.
CATCH_UP: (Facoltativo) Indica se la pianificazione in pausa deve eseguire il backfill delle esecuzioni della pipeline ignorate. Per eseguire il backfill e ripianificare le esecuzioni della pipeline saltate, inserisci quanto segue:
{ "catch_up":true } Questo parametro è impostato su "false" per impostazione predefinita.

Metodo HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID:resume -d 'CATCH_UP'

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Esegui questo comando:

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

PowerShell

Esegui questo comando:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID:resume -d 'CATCH_UP'" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere un codice di stato riuscito (2xx) e una risposta vuota.

Python

Utilizza l'esempio seguente per riprendere una pianificazione di esecuzione della pipeline in pausa:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

pipeline_job_schedule.resume(catch_up=CATCH_UP)

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.
CATCH_UP: (Facoltativo) Indica se la pianificazione in pausa deve eseguire il backfill delle esecuzioni della pipeline ignorate. Per eseguire il backfill e ripianificare le esecuzioni della pipeline saltate, inserisci quanto segue:
{ "catch_up":true }

Elimina una pianificazione

Puoi eliminare una pianificazione della pipeline specificando l'ID della pianificazione.

Console

Puoi eliminare una pianificazione di esecuzione della pipeline indipendentemente dal suo stato.

Per eliminare una pianificazione, segui queste istruzioni:

Nella console Google Cloud , nella sezione Agent Platform, vai alla scheda Pianificazioni della pagina Pipeline.

Vai a Pianificazioni
Vai al menu opzioni nella stessa riga della pianificazione che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Per confermare l'eliminazione, fai clic su Elimina.

REST

Per eliminare una pianificazione di esecuzione della pipeline nel tuo progetto, invia una richiesta DELETE utilizzando il metodo projects.locations.schedules.delete.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eliminare la pianificazione della pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eliminare la pianificazione.
SCHEDULE_ID: l'ID pianificazione univoco generato durante la creazione della pianificazione.

Metodo HTTP e URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

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/schedules/SCHEDULE_ID"

PowerShell

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/schedules/SCHEDULE_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. OPERATION_ID rappresenta l'operazione di eliminazione.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "20xx-01-01T00:00:00.000000Z",
      "updateTime": "20xx-01-01T00:00:00.000000Z"
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Python

Utilizza l'esempio seguente per eliminare una pianificazione di esecuzione della pipeline:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

pipeline_job_schedule.delete()

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Elenca tutti i job della pipeline creati da una pianificazione

Puoi visualizzare un elenco di tutti i job della pipeline creati da una pianificazione specificando l'ID della pianificazione.

REST

Per elencare tutte le esecuzioni della pipeline create da una pianificazione della pipeline, invia una richiesta GET utilizzando il metodo projects.locations.pipelineJobs.

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

LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire la pipeline. Per saperne di più sulle regioni in cui è disponibile Agent Platform Pipelines, consulta la guida alle località di Gemini Enterprise Agent Platform.
PROJECT_ID: il progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire la pipeline.
SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Metodo HTTP e URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs?filter=schedule_name=projects/PROJECT/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

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/pipelineJobs?filter=schedule_name=projects/PROJECT/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID"

PowerShell

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/pipelineJobs?filter=schedule_name=projects/PROJECT/locations/LOCATION/schedules/SCHEDULE_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente.

{
  "pipelineJobs": [
    PIPELINE_JOB_ENTITY_1,
    PIPELINE_JOB_ENTITY_2,
    ...
  ],
}

Python

Utilizza l'esempio seguente per elencare tutti i job della pipeline creati da una pianificazione in ordine decrescente in base alla data e ora di creazione:

from google.cloud import aiplatform

pipeline_job_schedule = aiplatform.PipelineJobSchedule.get(schedule_id=SCHEDULE_ID)

pipeline_job_schedule.list_jobs(order_by='create_time_desc')

SCHEDULE_ID: l'ID univoco della pianificazione generato durante la creazione della pianificazione.

Pianificare l'esecuzione di una pipeline con l'API Scheduler Mantieni tutto organizzato con le raccolte Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.

Prima di iniziare

Crea una pianificazione

Console

REST

curl

PowerShell

Python

Crea una pianificazione da un PipelineJob

Crea una pianificazione utilizzando PipelineJobSchedule.create

Elenca le pianificazioni

Console

REST

curl

PowerShell

Python

Recupera una pianificazione

REST

curl

PowerShell

Python

Metti in pausa una pianificazione

Console

REST

curl

PowerShell

Python

Aggiorna una pianificazione

REST

curl

PowerShell

Python

Riprendi una pianificazione

Console

REST

curl

PowerShell

Python

Elimina una pianificazione

Console

REST

curl

PowerShell

Python

Elenca tutti i job della pipeline creati da una pianificazione

REST

curl

PowerShell

Python

Pianificare l'esecuzione di una pipeline con l'API Scheduler

Crea una pianificazione da un `PipelineJob`

Crea una pianificazione utilizzando `PipelineJobSchedule.create`