модуль google.cloud.gcp_mlengine_model — создание модели GCP

Примечание

Этот модуль входит в коллекцию google.cloud (версия 1.13.0).

Возможно, эта коллекция уже установлена, если вы используете пакет ansible. Она не входит в ansible-core. Чтобы проверить, установлена ли она, выполните ansible-galaxy collection list.

Чтобы установить её, используйте: ansible-galaxy collection install google.cloud. Для использования этого модуля требуются дополнительные компоненты; подробности см. в разделе Требования.

Чтобы использовать модуль в плейбуке, укажите: google.cloud.gcp_mlengine_model.

Обзор
Требования
Параметры
Примечания
Примеры
Возвращаемые значения

Обзор

Представляет решение для машинного обучения.
У модели может быть несколько версий; каждая из них — это развёрнутая обученная модель, готовая принимать запросы на прогнозирование. Сама модель — это просто контейнер.

Требования

Следующие требования должны быть выполнены на узле, на котором выполняется этот модуль.

python >= 2.6
requests >= 2.18.4
google-auth >= 1.3.0

Параметры

Параметр	Комментарии
access_token string	Токен доступа OAuth2, если тип учётных данных — accesstoken.
auth_kind string / обязательный	Тип используемых учётных данных. Варианты: `"application"` `"machineaccount"` `"serviceaccount"` `"accesstoken"`
default_version dictionary	Версия модели по умолчанию. Эта версия будет использоваться для обработки запросов на прогнозирование, в которых версия не указана.
name string / обязательный	Имя, указанное для версии при её создании.
description string	Описание, указанное для модели при её создании.
env_type string	Указывает, в какой среде Ansible выполняется этот модуль. Не задавайте этот параметр, если не знаете, что делаете. Он изменяет только строку User Agent для запросов к API.
labels dictionary	Одна или несколько меток, которые можно добавить для упорядочивания моделей.
name string / обязательный	Имя, указанное для модели.
online_prediction_console_logging boolean	Если значение равно true, узлы онлайн-прогнозирования отправляют потоки stderr и stdout в Stackdriver Logging. Варианты: `false` `true`
online_prediction_logging boolean	Если значение равно true, журналы доступа к онлайн-прогнозированию отправляются в StackDriver Logging. Варианты: `false` `true`
project string	Проект Google Cloud Platform, который следует использовать.
regions list / elements=string	Список регионов, в которых будет развёрнута модель. В настоящее время для каждой модели поддерживается только один регион.
scopes list / elements=string	Массив используемых областей доступа
service_account_contents jsonarg	Содержимое JSON-файла учётной записи службы — в виде словаря или JSON-строки, содержащей это содержимое.
service_account_email string	Необязательный адрес электронной почты учётной записи службы, если выбран machineaccount и пользователь не хочет использовать адрес по умолчанию.
service_account_file path	Путь к JSON-файлу учётной записи службы, если в качестве типа выбрано serviceaccount.
state string	Должен ли указанный объект существовать в GCP Варианты: `"present"` ← (по умолчанию) `"absent"`

Примечания

Примечание

Справочник API: https://cloud.google.com/ai-platform/prediction/docs/reference/rest/v1/projects.models
Официальная документация: https://cloud.google.com/ai-platform/prediction/docs/deploying-models
Для аутентификации можно задать service_account_file с помощью переменной среды GCP_SERVICE_ACCOUNT_FILE.
Для аутентификации можно задать service_account_contents с помощью переменной среды GCP_SERVICE_ACCOUNT_CONTENTS.
Для аутентификации можно задать service_account_email с помощью переменной среды GCP_SERVICE_ACCOUNT_EMAIL.
Для аутентификации можно задать access_token с помощью переменной среды GCP_ACCESS_TOKEN.
Для аутентификации можно задать auth_kind с помощью переменной среды GCP_AUTH_KIND.
Для аутентификации можно задать scopes с помощью переменной среды GCP_SCOPES.
Значения переменных среды используются только в том случае, если значения не заданы в плейбуке.
Параметры service_account_email и service_account_file являются взаимоисключающими.

Примеры

- name: create a model
  google.cloud.gcp_mlengine_model:
    name: "{{ resource_name | replace('-', '_') }}"
    description: My model
    regions:
    - us-central1
    project: test_project
    auth_kind: serviceaccount
    service_account_file: "/tmp/auth.pem"
    state: present

Возвращаемые значения

Общие возвращаемые значения описаны здесь; ниже приведены поля, уникальные для этого модуля:

Ключ	Описание
defaultVersion complex	Версия модели по умолчанию. Эта версия будет использоваться для обработки запросов на прогнозирование, в которых версия не указана. Возвращается: при успехе
name string	Имя, указанное для версии при её создании. Возвращается: при успехе
description string	Описание, указанное для модели при её создании. Возвращается: при успехе
labels dictionary	Одна или несколько меток, которые можно добавить для упорядочивания моделей. Возвращается: при успехе
name string	Имя, указанное для модели. Возвращается: при успехе
onlinePredictionConsoleLogging boolean	Если значение равно true, узлы онлайн-прогнозирования отправляют потоки stderr и stdout в Stackdriver Logging. Возвращается: при успехе
onlinePredictionLogging boolean	Если значение равно true, журналы доступа к онлайн-прогнозированию отправляются в StackDriver Logging. Возвращается: при успехе
regions list / elements=string	Список регионов, в которых будет развёрнута модель. В настоящее время для каждой модели поддерживается только один регион. Возвращается: при успехе

Авторы

Google Inc. (@googlecloudplatform)

Ссылки на коллекцию

© 2012–2018 Michael DeHaan
© 2018–2025 Red Hat, Inc.
Licensed under the GNU General Public License version 3.
https://docs.ansible.com/projects/ansible/latest/collections/google/cloud/gcp_mlengine_model_module.html