如何查看Vertex AI平台CPU/GPU扩缩容的完整日志及自动扩缩容详情

前置说明 #

Vertex AI的所有扩缩容相关日志都统一存储在Cloud Logging服务中，包含自动扩缩容触发逻辑、目标资源调整值、执行结果、报错信息等全流程细节，按以下步骤查询即可： #

操作步骤 #

1. 进入日志查询页面 #

进入对应Google Cloud项目的Cloud Logging日志浏览器界面

2. 按使用场景配置日志过滤器 #

根据你要查询的扩缩容所属的资源类型，填入对应过滤规则：

• 场景1：在线预测端点的自动扩缩容日志
  使用以下过滤规则，替换尖括号内的参数为你自己的资源信息：

resource.type="aiplatform.googleapis.com/Endpoint"
log_id("aiplatform.googleapis.com/autoscaler_activity")
resource.labels.endpoint_id="<你的端点ID>"
resource.labels.location="<资源所属区域，例如us-central1>"

这类日志会包含以下核心信息：

• 扩缩容触发原因（CPU/GPU使用率阈值达标、预测请求排队数达标等）
• 调整前/调整后的实例副本数
• 扩缩容执行状态、失败原因（如果执行异常）

• 场景2：自定义训练任务/批量预测任务的节点扩缩容日志
  使用以下过滤规则，替换对应参数：

# 自定义训练任务用这个resource.type
resource.type="aiplatform.googleapis.com/CustomJob"
# 批量预测任务替换为下面这行
# resource.type="aiplatform.googleapis.com/BatchPredictionJob"
resource.labels.job_id="<你的任务ID>"
resource.labels.location="<资源所属区域>"
protoPayload.serviceName="aiplatform.googleapis.com"
"scale"

这类日志会包含worker节点池的CPU/GPU节点扩缩容的全流程记录。

3. 调整时间范围查看结果 #

在日志浏览器顶部的时间选择器中，选择你需要查询的时间区间，即可看到对应时间段的所有扩缩容相关日志。 #

补充说明 #

如果需要长期留存或批量分析扩缩容日志，可以直接在日志浏览器中将查询结果导出到Cloud Storage或BigQuery存储。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Piyush Pandey