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Obtenha informações persistentes sobre recursos

Esta página mostra como obter uma lista de recursos persistentes e como obter informações sobre um recurso persistente específico através da Google Cloud consola, da CLI Google Cloud, do SDK Vertex AI para Python e da API REST.

Funções necessárias

Para obter as autorizações de que precisa para obter informações persistentes sobre recursos, peça ao seu administrador para lhe conceder a função de IAM Visualizador do Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) no seu projeto. Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Esta função predefinida contém as autorizações necessárias para obter informações de recursos persistentes. Para ver as autorizações exatas que são necessárias, expanda a secção Autorizações necessárias:

Autorizações necessárias

São necessárias as seguintes autorizações para obter informações persistentes sobre recursos:

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

Também pode conseguir estas autorizações com funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Aceda a uma lista de recursos persistentes

Selecione um dos seguintes separadores para ver instruções sobre como obter uma lista de recursos persistentes existentes.

Consola

Para ver uma lista de recursos persistentes na Google Cloud consola, aceda à página Recursos persistentes.

Aceda a Recursos persistentes

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud projeto para o qual quer obter uma lista de recursos persistentes.
LOCATION: a região onde quer criar o recurso persistente. Para ver uma lista das regiões suportadas, consulte o artigo Disponibilidade das funcionalidades.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud ai persistent-resources list \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

Windows (PowerShell)

gcloud ai persistent-resources list `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION

Windows (cmd.exe)

gcloud ai persistent-resources list ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION

Deve receber uma resposta semelhante à seguinte:

Resposta

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
---
createTime: '2023-09-12T20:45:33.220989Z'
displayName: test
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource
resourcePools:
- autoscalingSpec:
    maxReplicaCount: '4'
    minReplicaCount: '1'
  diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-standard
  id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4
    machineType: n1-highmem-2
  replicaCount: '1'
startTime: '2023-09-12T20:50:36.992739253Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-09-12T20:50:42.813723Z'
---
createTime: '2023-09-12T20:37:21.691977Z'
displayName: my-persistent-resource
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource
resourcePools:
- autoscalingSpec:
    maxReplicaCount: '12'
    minReplicaCount: '4'
  diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 200
    bootDiskType: pd-standard
  id: n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_T4
    machineType: n1-highmem-2
  replicaCount: '4'
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  id: n1-standard-4
  machineSpec:
    machineType: n1-standard-4
  replicaCount: '4'
startTime: '2023-09-12T20:42:46.495575169Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-09-12T20:42:51.519271Z'

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

O estado de cada recurso persistente na lista é representado por um valor numérico. Para mais informações, consulte as definições de estado no SDK do Vertex AI.

from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource

# Optional arguments:
# filter (str): An expression for filtering the results of the request. For
#   field names both snake_case and camelCase are supported.
# order_by (str): A comma-separated list of fields to order by, sorted in
#   ascending order. Use "desc" after a field name for descending. Supported
#   fields: `display_name`, `create_time`, `update_time`

# List the persistent resource on the project.

resource_list = persistent_resource.PersistentResource.list()

for i in range(len(resource_list)):
    print(resource_list[i].name)
    print(resource_list[i].state)

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud projeto para o qual quer obter uma lista de recursos persistentes.
LOCATION: a região onde quer criar o recurso persistente. Para ver uma lista das regiões suportadas, consulte o artigo Disponibilidade das funcionalidades.

Método HTTP e URL:

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Execute o seguinte comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources"

PowerShell (Windows)

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Execute o seguinte comando:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

Resposta

{
  "persistentResources": [
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
      "displayName": "test",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
            "acceleratorCount": 1
          },
          "replicaCount": "1",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-standard",
            "bootDiskSizeGb": 100
          },
          "autoscalingSpec": {
            "minReplicaCount": "1",
            "maxReplicaCount": "4"
          }
        }
      ],
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "2023-09-12T20:45:33.220989Z",
      "startTime": "2023-09-12T20:50:36.992739253Z",
      "updateTime": "2023-09-12T20:50:42.813723Z"
    },
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource",
      "displayName": "my-persistent-resource",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
            "acceleratorCount": 1
          },
          "replicaCount": "4",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-standard",
            "bootDiskSizeGb": 200
          },
          "autoscalingSpec": {
            "minReplicaCount": "4",
            "maxReplicaCount": "12"
          }
        },
        {
          "id": "n1-standard-4",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-standard-4"
          },
          "replicaCount": "4",
          "diskSpec": {
            "bootDiskType": "pd-ssd",
            "bootDiskSizeGb": 100
          }
        }
      ],
      "state": "RUNNING",
      "createTime": "2023-09-12T20:37:21.691977Z",
      "startTime": "2023-09-12T20:42:46.495575169Z",
      "updateTime": "2023-09-12T20:42:51.519271Z"
    },
  ]
}

Obtenha informações sobre um recurso persistente

Selecione um dos seguintes separadores para ver instruções sobre como obter informações acerca de um recurso persistente, incluindo o respetivo estado, configuração de hardware e réplicas disponíveis.

Consola

Para ver informações sobre um recurso persistente na Google Cloud consola, faça o seguinte:

Na Google Cloud consola, aceda à página Recursos persistentes.

Aceda a Recursos persistentes
Clique no nome do recurso persistente que quer ver.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.
LOCATION: a região do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

Windows (PowerShell)

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION

Windows (cmd.exe)

gcloud ai persistent-resources describe PERSISTENT_RESOURCE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION

Deve receber uma resposta semelhante à seguinte:

Resposta

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
createTime: '2023-07-06T18:47:42.098296Z'
displayName: Test-Persistent-Resource
name: projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/my-persistent-resource
resourcePools:
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  machineSpec:
    machineType: n1-highmem-4
  replicaCount: '4'
- diskSpec:
    bootDiskSizeGb: 100
    bootDiskType: pd-ssd
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_P4
    machineType: n1-standard-4
  replicaCount: '4'
  usedReplicaCOunt: '2'
startTime: '2023-07-06T18:51:53.209127117Z'
state: RUNNING
updateTime: '2023-07-06T18:52:01.545109Z'

Python

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud.aiplatform.preview import persistent_resource

resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource(
    PERSISTENT_RESOURCE_ID
)

print(resource_to_get.display_name)
print(resource_to_get.state)
print(resource_to_get.start_time)

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.
LOCATION: a região do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso persistente sobre o qual quer obter informações.

Método HTTP e URL:

GET https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Execute o seguinte comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID"

PowerShell (Windows)

Execute o seguinte comando:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
  "displayName": "test",
  "resourcePools": [
    {
      "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-t4-1",
      "machineSpec": {
        "machineType": "n1-highmem-2",
        "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_T4",
        "acceleratorCount": 1
      },
      "replicaCount": "1",
      "diskSpec": {
        "bootDiskType": "pd-standard",
        "bootDiskSizeGb": 100
      },
      "autoscalingSpec": {
        "minReplicaCount": "1",
        "maxReplicaCount": "4"
      }
    }
  ],
  "state": "RUNNING",
  "createTime": "2023-09-12T20:45:33.220989Z",
  "startTime": "2023-09-12T20:50:36.992739253Z",
  "updateTime": "2023-09-12T20:50:42.813723Z"
}

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Funções necessárias

Autorizações necessárias

Aceda a uma lista de recursos persistentes

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Resposta

Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Resposta

Obtenha informações sobre um recurso persistente

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Resposta

Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

O que se segue?

Obtenha informações persistentes sobre recursos