Модуль google.cloud.gcp_mlengine_model – Создаёт модель GCP
Примечание
Этот модуль входит в коллекцию google.cloud (версия 1.4.1).
У вас, возможно, уже установлена эта коллекция, если вы используете пакет ansible. Она не включена в ansible-core. Чтобы проверить установку, выполните ansible-galaxy collection list.
Для установки используйте: ansible-galaxy collection install google.cloud. Для использования этого модуля потребуются дополнительные требования. Подробнее см. Требования.
Для использования в playbook, укажите: google.cloud.gcp_mlengine_model.
Описание
- Представляет собой решение машинного обучения.
- Модель может иметь несколько версий, каждая из которых представляет собой развернутую, обученную модель, готовую принимать запросы на прогнозирование. Сама модель — это просто контейнер.
Требования
Ниже перечислены требования, которые должны быть выполнены на хосте, на котором будет выполняться этот модуль.
- python >= 2.6
- requests >= 2.18.4
- google-auth >= 1.3.0
Параметры
Параметр | Комментарии |
|---|---|
access_token строка | Токен доступа OAuth2, если тип учетных данных — accesstoken. |
auth_kind строка / обязательно | Тип используемых учетных данных. Варианты:
|
default_version словарь | По умолчанию версия модели. Эта версия будет использоваться для обработки запросов на прогнозирование, в которых версия не указана. |
|
name строка / обязательно |
Имя, заданное для версии во время её создания. |
description строка | Описание, заданное для модели во время её создания. |
env_type строка | Указывает, в какой среде Ansible выполняется этот модуль. Не устанавливайте этот параметр, если вы не знаете, что делаете. Изменяет только строку User Agent для всех запросов к API. |
labels словарь | Один или несколько меток для организации моделей. |
name строка / обязательно | Имя, заданное для модели. |
online_prediction_console_logging логическое | Если true, узлы онлайн-прогнозирования отправляют потоки stderr и stdout в Stackdriver Logging. Варианты:
|
online_prediction_logging логическое | Если true, журналы доступа к онлайн-прогнозированию отправляются в StackDriver Logging. Варианты:
|
project строка | Проект Google Cloud Platform для использования. |
regions список / элементы=строка | Список регионов, в которых будет развернута модель. В настоящее время поддерживается только один регион на модель. |
scopes список / элементы=строка | Массив используемых областей |
service_account_contents jsonarg | Содержимое файла JSON учетной записи службы, либо в виде словаря, либо как JSON-строка, его представляющая. |
service_account_email строка | Необязательный адрес электронной почты учетной записи службы, если выбран machineaccount и пользователь не хочет использовать адрес по умолчанию. |
service_account_file путь | Путь к файлу JSON учетной записи службы, если тип serviceaccount выбран в качестве типа. |
state строка | Существование объекта в GCP Варианты:
|
Примечания
Примечание
- Ссылка на 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 установить service_account_file с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_FILE. - для аутентификации можно установить service_account_contents с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_CONTENTS. - Для аутентификации можно установить service_account_email с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_EMAIL. - Для аутентификации можно установить access_token с помощью переменной среды
GCP_ACCESS_TOKEN. - Для аутентификации можно установить auth_kind с помощью переменной среды
GCP_AUTH_KIND. - Для аутентификации можно установить scopes с помощью переменной среды
GCP_SCOPES. - Значения переменных среды будут использоваться только в том случае, если значения в playbook не заданы.
- Параметры service_account_email и service_account_file взаимоисключающие.
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
Значения возврата
Общие значения возврата описаны здесь, следующие — поля, уникальные для данного модуля:
Ключ | Описание |
|---|---|
defaultVersion сложный | По умолчанию версия модели. Эта версия будет использоваться для обработки запросов прогнозирования, которые не указывают версию. Возвращаемое значение: успех |
|
name строка |
Имя, указанное для версии при её создании. Возвращаемое значение: успех |
описание строка | Описание, указанное для модели при её создании. Возвращаемое значение: успех |
метки словарь | Одна или несколько меток, которые можно добавить для организации моделей. Возвращаемое значение: успех |
имя строка | Указанное имя модели. Возвращаемое значение: успех |
onlinePredictionConsoleLogging логический тип | Если значение true, узлы онлайн-прогнозирования отправляют потоки stderr и stdout в Stackdriver Logging. Возвращаемое значение: успех |
onlinePredictionLogging логический тип | Если значение true, журналы доступа онлайн-прогнозирования отправляются в StackDriver Logging. Возвращаемое значение: успех |
регионы список / элементы=строка | Список регионов, в которых модель будет развернута. В настоящее время поддерживается только один регион на модель. Возвращаемое значение: успех |
Ссылки на сборку
© 2012–2018 Michael DeHaan
© 2018–2024 Red Hat, Inc.
Licensed under the GNU General Public License version 3.
https://docs.ansible.com/ansible/latest/collections/google/cloud/gcp_mlengine_model_module.html
