영구 리소스 정보 가져오기

이 페이지에서는 영구 리소스 목록을 가져오는 방법과 Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Python용 Vertex AI SDK, REST API를 통해 특정 영구 리소스에 대한 정보를 가져오는 방법을 보여줍니다.

필요한 역할

영구 리소스 정보를 가져오는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 문의해서 프로젝트에 대해 Vertex AI 뷰어(roles/aiplatform.viewer) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 영구 리소스 정보를 가져오는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

영구 리소스 정보를 가져오려면 다음 권한이 필요합니다.

aiplatform.persistentResources.get
aiplatform.persistentResources.list

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

영구 리소스 목록 가져오기

기존 영구 리소스 목록을 가져오는 방법을 보려면 다음 탭 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 영구 리소스 목록을 보려면 영구 리소스 페이지로 이동합니다.

영구 리소스로 이동

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 영구 리소스 목록을 가져올 Google Cloud 프로젝트의 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 영구 리소스를 만들려는 리전입니다. 지원되는 리전 목록은 기능 가용성을 참조하세요.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 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

다음과 비슷한 응답이 표시됩니다.

응답

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

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

# 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

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 영구 리소스 목록을 가져올 Google Cloud 프로젝트의 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 영구 리소스를 만들려는 리전입니다. 지원되는 리전 목록은 기능 가용성을 참조하세요.

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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)

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다는 가정을 바탕으로 합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

응답

{
  "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"
    },
  ]
}