使用JobServiceClient在Vertex AI创建自定义作业触发gRPC未实现错误

问题描述 #

使用gcloud命令可正常在Vertex AI中创建自定义作业：

gcloud ai custom-jobs --project my_project_id create --region=europe-west1 --display-name="train model based on custom container" --worker-pool-spec=machine-type=n1-standard-4,replica-count=1,container-image-uri=europe-west1-docker.pkg.dev/my_project_id/my-repo/my-custom-prototype:latest

参考Python实现及生成的代码编写了.NET代码，但调用时抛出404异常：

var projectId = "my_project_id";
var locationId = "europe-west1";
var client = await JobServiceClient.CreateAsync();

var createCustomJobRequest = new CreateCustomJobRequest
{
  ParentAsLocationName = new LocationName(projectId, locationId),
  CustomJob = new CustomJob
  {
    DisplayName = "train model based on custom container",
    JobSpec = new CustomJobSpec()
    {
      WorkerPoolSpecs =
      {
        new WorkerPoolSpec
        {
          MachineSpec = new MachineSpec
          {
            MachineType = "n1-standard-4"
          },
          ReplicaCount = 1,
          ContainerSpec = new ContainerSpec()
          {
            ImageUri = "europe-west1-docker.pkg.dev/my_project_id/my-repo/my-custom-prototype:latest"
          }
        }
      }
    }
  }
};

var result3 = await client.CreateCustomJobAsync(createCustomJobRequest); // exception thrown here

抛出的异常信息：

Grpc.Core.RpcException: 'Status(StatusCode="Unimplemented", Detail="Bad gRPC response. HTTP status code: 404")'

已尝试以下方案但均失败：

• 使用接收CustomJob和Parent参数的CreateCustomJobAsync()重载方法；
• 使用JobServiceClientBuilder替代JobServiceClient.CreateAsync()，将Endpoint设为europe-west1-aiplatform.googleapis.com。

请问还缺少什么配置才能成功启动自定义作业？

解决方案 #

针对该404异常，可从以下几个方面排查修正：

1. 修正客户端Endpoint格式
   设置Endpoint时需包含端口号443，完整的客户端构建代码示例：

   var clientBuilder = new JobServiceClientBuilder
   {
       Endpoint = "europe-west1-aiplatform.googleapis.com:443",
       Credentials = GoogleCredential.GetApplicationDefault()
   };
   var client = clientBuilder.Build();
   

   之前遗漏端口号会导致gRPC请求无法正确路由到服务端。

2. 验证权限与认证配置
   确保运行代码的环境拥有aiplatform.jobs.create权限，且认证凭据（如服务账号密钥）配置正确。可通过设置环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS指向密钥文件，或在代码中显式加载凭据。

3. 补全必填字段类型
   .NET客户端需显式指定部分字段的类型，比如ReplicaCount需为long类型（对应gRPC的int64），避免类型不匹配导致的隐性错误：

   new WorkerPoolSpec
   {
     MachineSpec = new MachineSpec { MachineType = "n1-standard-4" },
     ReplicaCount = 1L, // 显式指定为long类型
     ContainerSpec = new ContainerSpec { ImageUri = "europe-west1-docker.pkg.dev/my_project_id/my-repo/my-custom-prototype:latest" }
   }
   

4. 确认Vertex AI API已启用
   再次确认项目中的Vertex AI API（aiplatform.googleapis.com）已启用，避免因API未启用导致的404错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OnionJack