Obtén información de recursos persistentes

En esta página, se muestra cómo obtener una lista de recursos persistentes y cómo obtener información sobre un recurso persistente específico mediante la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI, el SDK de Vertex AI para Python y la API de REST.

Funciones obligatorias

Para obtener los permisos que necesitas para obtener información sobre los recursos persistentes, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de visualizador de Vertex AI (roles/aiplatform.viewer) en tu proyecto. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para obtener información persistente sobre los recursos. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para obtener información sobre los recursos persistentes:

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

También puedes obtener estos permisos con funciones personalizadas o con otras funciones predefinidas

Obtén una lista de recursos persistentes

Selecciona una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo obtener una lista de los recursos persistentes existentes.

Console

Para ver una lista de recursos persistentes en la consola de Google Cloud, ve a la página Recursos persistentes.

Ir a Recursos persistentes

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, haz los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: el ID del proyecto de Google Cloud para el que deseas obtener una lista de recursos persistentes.
LOCATION: la región en la que deseas crear el recurso persistente. Para obtener una lista de las regiones compatibles, consulta Disponibilidad de funciones.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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

Deberías recibir una respuesta similar a la que figura a continuación:

Respuesta

Using endpoint [http://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-k80-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_K80
    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-k80-1
  machineSpec:
    acceleratorCount: 1
    acceleratorType: NVIDIA_TESLA_K80
    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 probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

# 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 cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: el ID del proyecto de Google Cloud para el que deseas obtener una lista de recursos persistentes.
LOCATION: la región en la que deseas crear el recurso persistente. Para obtener una lista de las regiones compatibles, consulta Disponibilidad de funciones.

HTTP method and URL:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

PowerShell (Windows)

Nota: El siguiente comando supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Respuesta

{
  "persistentResources": [
    {
      "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
      "displayName": "test",
      "resourcePools": [
        {
          "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
            "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-k80-1",
          "machineSpec": {
            "machineType": "n1-highmem-2",
            "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
            "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"
    },
  ]
}

Obtén información sobre un recurso persistente

Selecciona una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo obtener información sobre un recurso persistente, incluido su estado, la configuración de hardware y las réplicas disponibles.

Console

Para ver información sobre un recurso persistente en la consola de Google Cloud, haz lo siguiente:

En la consola de Google Cloud, ve a la página Recursos persistentes.

Ir a Recursos persistentes
Haz clic en el nombre del recurso persistente que deseas ver.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, haz los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: el ID del proyecto persistente sobre el que deseas obtener información.
LOCATION: la región del recurso persistente sobre el que deseas obtener información.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: el ID del recurso persistente sobre el que deseas obtener información.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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

Deberías recibir una respuesta similar a la que figura a continuación:

Respuesta

Using endpoint [http://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

resource_to_get = persistent_resource.PersistentResource(
    EXAMPLE_PERSISTENT_RESOURCE_ID
)

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

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_ID: el ID del proyecto persistente sobre el que deseas obtener información.
LOCATION: la región del recurso persistente sobre el que deseas obtener información.
PERSISTENT_RESOURCE_ID: el ID del recurso persistente sobre el que deseas obtener información.

HTTP method and URL:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Ejecuta el siguiente comando:

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

PowerShell (Windows)

Ejecuta el siguiente comando:

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

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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource",
  "displayName": "test",
  "resourcePools": [
    {
      "id": "n1-highmem-2-nvidia-tesla-k80-1",
      "machineSpec": {
        "machineType": "n1-highmem-2",
        "acceleratorType": "NVIDIA_TESLA_K80",
        "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"
}

Obtén información de recursos persistentes

Funciones obligatorias

Permisos necesarios

Obtén una lista de recursos persistentes

Console

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Respuesta

Python

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Respuesta

Obtén información sobre un recurso persistente

Console

gcloud

Linux, macOS o Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Respuesta

Python

REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

¿Qué sigue?