云端ML在线预测实例的最大内存使用量

要获取云端ML在线预测实例的最大内存使用量，可以通过以下步骤进行解决：

1. 导入所需的库和模块：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import monitoring_v3

2. 设置相关参数：

project_id = 'your-project-id'
model_id = 'your-model-id'
version_id = 'your-version-id'
endpoint_id = 'your-endpoint-id'

3. 使用Google Cloud Monitoring API查询云端ML在线预测实例的最大内存使用量：

# 创建监控指标查询客户端
client = monitoring_v3.MetricServiceClient()

# 设置查询参数
project_name = client.project_path(project_id)
filter_str = 'resource.type = "ml_endpoint" AND resource.labels.endpoint_id = "{}"'.format(endpoint_id)
metric_type = 'ml.googleapis.com/online_prediction/instance_max_memory_bytes'

# 创建查询时间范围
interval = monitoring_v3.TimeInterval()
interval.end_time.FromJsonString('2022-01-01T00:00:00Z')
interval.start_time.FromJsonString('2021-01-01T00:00:00Z')

# 发起查询请求
response = client.list_time_series(
    project_name,
    filter_=filter_str,
    interval=interval,
    metric_type=metric_type
)

# 提取查询结果
for result in response:
    print(result)

请将上述代码中的"your-project-id"、"your-model-id"、"your-version-id"和"your-endpoint-id"替换为实际的项目ID、模型ID、版本ID和端点ID。

使用上述代码，您将能够获取云端ML在线预测实例的最大内存使用量。