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Receber informações de recursos persistentes

Nesta página, mostramos como conseguir uma lista de recursos permanentes e informações sobre um recurso permanente específico usando o console Google Cloud , a Google Cloud CLI, o SDK da Vertex AI para Python e a API REST.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para acessar informações de recursos persistentes, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM de Leitor da Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) no projeto. Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esse papel predefinido contém as permissões necessárias para receber informações de recursos persistentes. Para conferir as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para receber informações sobre recursos permanentes:

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

Essas permissões também podem ser concedidas com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Receber uma lista de recursos persistentes

Selecione uma das guias a seguir para instruções sobre como receber uma lista de recursos permanentes atuais.

Console

Para ver uma lista de recursos permanentes no console Google Cloud , acesse a página Recursos permanentes.

Acessar recursos permanentes

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud projeto cuja lista de recursos permanentes você quer acessar.
LOCATION: a região em que você quer criar o recurso permanente. Confira a lista de regiões com suporte em Disponibilidade do recurso.

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

Você receberá uma resposta semelhante a esta:

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 testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

O status de cada recurso persistente na lista é representado por um valor numérico. Para mais informações, consulte as definições de estado no SDK da 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 os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud projeto cuja lista de recursos permanentes você quer acessar.
LOCATION: a região em que você quer criar o recurso permanente. Para uma lista de regiões com suporte, consulte Disponibilidade do recurso.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando 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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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"
    },
  ]
}

Receber informações sobre um recurso permanente

Selecione uma das seguintes guias para instruções sobre como receber informações sobre um recurso persistente, incluindo o status, a configuração de hardware e as réplicas disponíveis.

Console

Para visualizar informações sobre um recurso permanente no console do Google Cloud , faça o seguinte:

No console Google Cloud , acesse a página Recursos permanentes.

Acessar recursos permanentes
Clique no nome do recurso persistente que você quer visualizar.

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso permanente sobre o qual você quer receber informações.
LOCATION: a região do recurso permanente sobre o qual você quer receber informações.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso permanente sobre o qual você quer receber 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

Você receberá uma resposta semelhante a esta:

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 autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar 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 os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso permanente sobre o qual você quer receber informações.
LOCATION: a região do recurso permanente sobre o qual você quer receber informações.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso permanente sobre o qual você quer receber informações.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
}

Receber informações de recursos persistentes Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Funções exigidas

Permissões necessárias

Receber uma lista de recursos persistentes

Console

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Resposta

Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Resposta

Receber informações sobre um recurso permanente

Console

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Resposta

Python

REST

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

A seguir

Receber informações de recursos persistentes