Vertex AI IAM 권한

다음 표에는 일반적인 Vertex AI 작업 및 필요한 권한이 나와 있습니다.

하나 이상의 권한이 Vertex AI IAM 역할에 포함되었는지 확인하려면 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

gcloud iam roles describe 명령어
IAM API의 roles.get() 메서드

리소스	작업	권한 필요
batchPredictionJobs	batchPredictionJob 취소	aiplatform.batchPredictionJobs.cancel(`name` 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs	batchPredictionJob 만들기	aiplatform.batchPredictionJobs.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs	batchPredictionJob 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.batchPredictionJobs.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.batchPredictionJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.batchPredictionJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
batchPredictionJobs	batchPredictionJob 가져오기	aiplatform.batchPredictionJobs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
batchPredictionJobs	batchPredictionJob 나열	aiplatform.batchPredictionJobs.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
customJobs	customJob 취소	aiplatform.customJobs.cancel(`name` 리소스에 필요한 권한)
customJobs	customJob 만들기	aiplatform.customJobs.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
customJobs	customJob 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.customJobs.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.customJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.customJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
customJobs	customJob 가져오기	aiplatform.customJobs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
customJobs	customJob 나열	aiplatform.customJobs.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
datasets	데이터 세트 만들기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.datasets.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 세트 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.datasets.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 세트 내보내기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.datasets.export(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.export(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 세트 가져오기	AI Platform.datasets.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
datasets	데이터 세트 가져오기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.datasets.import(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.import(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 세트 나열	AI Platform.datasets.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
datasets	데이터 세트 업데이트	aiplatform.datasets.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
datasets.annotationSpecs	데이터 세트의 annotationSpecs 가져오기	aiplatform.annotationSpecs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
datasets.dataItems	데이터 세트의 dataItems 나열	aiplatform.dataItems.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
datasets.dataItems.annotations	dataset.dataItems.annotations 나열	aiplatform.annotations.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
datasets.savedQueries	데이터 세트의 SavedQueries를 나열합니다.	AI Platform.datasets.get(`parent` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트 만들기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.endpoints.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints	엔드포인트 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.endpoints.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.endpoints.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints	엔드포인트에 모델 배포 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.endpoints.deploy(`endpoint` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.endpoints.deploy(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
endpoints	엔드포인트 설명	aiplatform.endpoints.describe(`endpoint` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트 가져오기	aiplatform.endpoints.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트 나열	aiplatform.endpoints.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트 업데이트	aiplatform.endpoints.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트 예측	aiplatform.endpoints.predict(`endpoint` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	임의의 HTTP 페이로드로 온라인 예측을 수행합니다.	aiplatform.endpoints.predict(`endpoint` 리소스에 필요한 권한)
endpoints	엔드포인트에 모델 배포 취소 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.endpoints.undeploy(`endpoint` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.endpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.endpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.endpoints.undeploy(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores	Batch가 피처스토어에서 특성 값을 읽습니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.featurestores.batchReadFeatureValues(`featurestore` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.batchReadFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores	특정 프로젝트 및 위치에 새 피처스토어를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.featurestores.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores	단일 피처스토어를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.featurestores.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
featurestores	단일 피처스토어의 세부정보를 가져옵니다.	aiplatform.featurestores.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
featurestores	특정 프로젝트 및 위치의 피처스토어를 나열합니다.	aiplatform.featurestores.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
featurestores	단일 피처스토어의 매개변수를 업데이트합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.featurestores.update(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
featurestores	특정 프로젝트의 쿼리와 일치하는 특성을 검색합니다.	aiplatform.features.list(`location` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes	지정된 피처스토어에 새 EntityType을 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.entityTypes.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes	단일 EntityType을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.entityTypes.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes	대상 EntityType의 모든 항목에서 특성 값을 내보냅니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.entityTypes.exportFeatureValues(`entityType` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.entityTypes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.entityTypes.exportFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes	단일 EntityType의 세부정보를 가져옵니다.	aiplatform.entityTypes.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes	소스 스토리지에서 특성 값을 피처스토어로 가져옵니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.entityTypes.importFeatureValues(`entityType` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.entityTypes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.entityTypes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.entityTypes.importFeatureValues(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes	지정된 피처스토어의 EntityType을 나열합니다.	aiplatform.entityTypes.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes	단일 EntityType의 매개변수를 업데이트합니다.	aiplatform.entityTypes.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes	EntityType의 특정 항목 특성 값의 특성 값을 읽습니다.	aiplatform.entityTypes.readFeatureValues(`entityType` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes	여러 항목의 특성 값을 읽습니다.	aiplatform.entityTypes.streamingReadFeatureValues(`entityType` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features	특정 EntityType의 특성 배치를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.features.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features	지정된 EntityType에 새 Feature를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.features.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features	단일 특성을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.features.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores.entityTypes.features	단일 특성의 세부정보를 가져옵니다.	aiplatform.features.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features	지정된 EntityType의 특성을 나열합니다.	aiplatform.features.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
featurestores.entityTypes.features	단일 특성의 매개변수 업데이트	aiplatform.features.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs	hyperparameterTuningJob 취소	aiplatform.hyperparameterTuningJobs.cancel(`name` 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs	hyperparameterTuningJob 만들기	aiplatform.hyperparameterTuningJobs.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs	hyperparameterTuningJob 삭제	aiplatform.hyperparameterTuningJobs.delete(`name` 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs	hyperparameterTuningJob 가져오기	aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
hyperparameterTuningJobs	hyperparameterTuningJob 나열	aiplatform.hyperparameterTuningJobs.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints	IndexEndpoint를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexEndpoints.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints	IndexEndpoint를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexEndpoints.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints	이 IndexEndpoint에 색인을 배포하여 내부에 DeployedIndex를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexEndpoints.deploy(`indexEndpoint` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints	IndexEndpoint를 가져옵니다.	aiplatform.indexEndpoints.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints	한 위치의 IndexEndpoint를 나열합니다.	aiplatform.indexEndpoints.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints	IndexEndpoint 아래의 기존 DeployedIndex를 업데이트합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexEndpoints.deploy(`indexEndpoint` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
indexEndpoints	IndexEndpoint를 업데이트합니다.	aiplatform.indexEndpoints.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
indexEndpoints	IndexEndpoint에서 색인을 배포 취소하여 DeployedIndex를 삭제하고 사용 중인 모든 리소스를 해제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexEndpoints.undeploy(`indexEndpoint` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexEndpoints.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexEndpoints.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인	색인을 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexes.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인	색인을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexes.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
색인	색인을 가져옵니다.	aiplatform.indexes.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
indexes	한 위치의 색인을 나열합니다.	aiplatform.indexes.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
indexes	색인을 업데이트합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.indexes.update(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores	리소스 할당을 포함하여 MetadataStore를 초기화합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.metadataStores.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores	단일 MetadataStore 및 모든 하위 리소스(아티팩트, 실행, 컨텍스트)를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.metadataStores.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores	특정 MetadataStore를 가져옵니다.	aiplatform.metadataStores.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores	한 위치의 MetadataStore를 나열합니다.	aiplatform.metadataStores.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts	MetadataStore와 연결된 아티팩트를 만듭니다.	aiplatform.artifacts.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts	아티팩트를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.artifacts.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL을 호출하려는 경우)
metadataStores.artifacts	특정 아티팩트를 가져옵니다.	aiplatform.artifacts.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts	MetadataStore의 아티팩트를 나열합니다.	aiplatform.artifacts.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts	저장된 아티팩트를 업데이트합니다.	aiplatform.artifacts.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.artifacts	아티팩트를 영구 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.artifacts.delete(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.artifacts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.artifacts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL을 호출하려는 경우)
metadataStores.artifacts	이벤트 에지에 의해 연결되고 LineageSubgraph로 반환되는 아티팩트와 실행을 통해 표현된 아티팩트의 계보를 가져옵니다.	aiplatform.artifacts.get(`artifact` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	컨텍스트에 아티팩트 및 실행 집합을 추가합니다.	aiplatform.contexts.addContextArtifactsAndExecutions(`context` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	컨텍스트 집합을 상위 컨텍스트에 하위 요소로 추가합니다.	aiplatform.contexts.addContextChildren(`context` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	MetadataStore와 연결된 컨텍스트를 만듭니다.	aiplatform.contexts.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	저장된 컨텍스트를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.contexts.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.contexts	특정 컨텍스트를 가져옵니다.	aiplatform.contexts.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	MetadataStore의 컨텍스트를 나열합니다.	aiplatform.contexts.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	저장된 컨텍스트를 업데이트합니다.	aiplatform.contexts.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.contexts	컨텍스트를 영구 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.contexts.delete(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.contexts.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.contexts.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.contexts	이벤트 에지에 의해 연결되고 LineageSubgraph로 반환되는 지정된 컨텍스트 내의 아티팩트 및 실행을 가져옵니다.	aiplatform.contexts.queryContextLineageSubgraph(`context` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	지정된 실행에 이벤트를 추가합니다.	aiplatform.executions.addExecutionEvents(`execution` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	MetadataStore와 연결된 실행을 만듭니다.	aiplatform.executions.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	실행을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.executions.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.Executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.executions	특정 실행을 가져옵니다.	aiplatform.executions.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	MetadataStore의 실행을 나열합니다.	aiplatform.executions.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	저장된 실행을 업데이트합니다.	aiplatform.executions.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.executions	실행을 영구 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.executions.delete(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.Executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.executions.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.executions.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
metadataStores.executions	실행 및 연결 이벤트도 포함된 LineageSubgraph의 형식으로 이 실행의 입력 및 출력 아티팩트 집합을 가져옵니다.	aiplatform.executions.queryExecutionInputsAndOutputs(`execution` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas	MetadataSchema를 만듭니다.	aiplatform.metadataSchemas.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas	특정 MetadataSchema를 가져옵니다.	aiplatform.metadataSchemas.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
metadataStores.metadataSchemas	MetadataSchema를 나열합니다.	aiplatform.metadataSchemas.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
migratableResources	migratableResource 일괄 마이그레이션	aiplatform.migratableResources.migrate(`parent` 리소스에 필요한 권한)
migratableResources	migratableResource 검색	aiplatform.migratableResources.search(`parent` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	ModelDeploymentMonitoringJob을 만듭니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	ModelDeploymentMonitoringJob을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.indexes.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.indexes.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
modelDeploymentMonitoringJobs	ModelDeploymentMonitoringJob을 가져옵니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	위치의 ModelDeploymentMonitoringJob을 나열합니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	ModelDeploymentMonitoringJob을 업데이트합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.update(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
modelDeploymentMonitoringJobs	ModelDeploymentMonitoringJob을 일시중지합니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.pause(`name` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	일시중지된 ModelDeploymentMonitoringJob을 다시 시작합니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.resume(`name` 리소스에 필요한 권한)
modelDeploymentMonitoringJobs	특정 기간 내에 생성된 모델 모니터링 통계를 검색합니다.	aiplatform.modelDeploymentMonitoringJobs.searchStatsAnomalies(`modelDeploymentMonitoringJob` 리소스에 필요한 권한)
모델	모델 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.models.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.models.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
모델	모델 내보내기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.models.export(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.models.export(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
models	모델 가져오기	aiplatform.models.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
모델	모델 나열	aiplatform.models.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
모델	모델 업데이트	aiplatform.models.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
모델	모델 업로드 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.models.upload(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.models.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.models.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
models.evaluations	모델 평가 가져오기	aiplatform.modelEvaluations.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations	모델 평가 나열	aiplatform.modelEvaluations.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations.slices	모델 평가 슬라이스 가져오기	aiplatform.modelEvaluationSlices.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
models.evaluations.slices	모델 평가 슬라이스 나열	aiplatform.modelEvaluationSlices.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs	pipelineJob 취소	aiplatform.pipelineJobs.cancel(`name` 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs	pipelineJob 만들기	aiplatform.pipelineJobs.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs	pipelineJob 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.pipelineJobs.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.pipelinejobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.pipelinejobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
pipelineJobs	pipelineJob 가져오기	aiplatform.pipelineJobs.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
pipelineJobs	pipelineJob 나열	aiplatform.pipelineJobs.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
specialistPools	specialistPool 만들기 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.specialistPools.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대한 CANCEL 호출)
specialistPools	specialistPool 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.specialistPools.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.specialistPools.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
specialistPools	specialistPool 가져오기	aiplatform.specialistPools.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
specialistPools	specialistPool 나열	aiplatform.specialistPools.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
specialistPools	specialistPool 업데이트 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.specialistPools.update(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.specialistPools.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.specialistPools.update(반환된 장기 실행 작업에 대한 CANCEL 호출)
사례	학습을 만듭니다.	aiplatform.studies.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
사례	학습을 삭제합니다.	aiplatform.studies.delete(`name` 리소스에 필요한 권한)
사례	학습을 이름별로 가져옵니다.	aiplatform.studies.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
사례	연결된 프로젝트의 리전에 있는 모든 학습을 나열합니다.	aiplatform.studies.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
사례	정규화된 리소스 이름 대신 사용자 정의 displayName 필드를 사용하여 학습을 찾습니다.	aiplatform.studies.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	시도에 목표 측정항목의 측정값을 추가합니다.	aiplatform.trials.update(`trialName` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	시도의 중지 여부를 확인합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.trials.get(`trialName` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.trials.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.trials.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.trials.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.trials.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
studies.trials	시도를 완료로 표시합니다.	aiplatform.trials.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	사용자가 제공한 시도를 학습에 추가합니다.	aiplatform.trials.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	시도를 삭제합니다.	aiplatform.trials.delete(`name` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	시도를 가져옵니다.	aiplatform.trials.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	학습과 관련된 시도를 나열합니다.	aiplatform.trials.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	여러 목표 학습에 대한 파레토 최적화 시도를 나열하거나 단일 목표 학습에 대한 최적 시도를 나열합니다.	aiplatform.trials.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	시도를 중지합니다.	aiplatform.trials.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
studies.trials	Vertex AI Vizier에서 제안하는 매개변수 값을 사용하여 하나 이상의 시도를 학습에 추가합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.trials.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.studies.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.studies.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.studies.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.studies.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards	Tensorboard를 만듭니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboards.create(`parent` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards	Tensorboard를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboards.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.tensorboardRuns.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards	텐서보드를 가져옵니다.	aiplatform.tensorboards.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards	위치의 텐서보드를 나열합니다.	aiplatform.tensorboards.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards	Tensorboard를 업데이트합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboards.update(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.tensorboards.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.tensorboards.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.tensorboards.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.tensorboards.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments	TensorboardExperiment를 만듭니다.	aiplatform.tensorboardExperiments.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments	TensorboardExperiment를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboardExperiments.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.tensorboardExperiments.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.tensorboardExperiments.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.tensorboardExperiments.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.tensorboardExperiments.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments	TensorboardExperiment를 가져옵니다.	aiplatform.tensorboardExperiments.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments	위치의 TensorboardExperiment를 나열합니다.	aiplatform.tensorboardExperiments.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments	TensorboardExperiment를 업데이트합니다.	aiplatform.tensorboardExperiments.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments	여러 TensorboardRun에서 여러 TensorboardTimeSeries의 시계열 데이터 포인트를 작성합니다.	aiplatform.tensorboardExperiments.write(`tensorboardExperiment` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun을 일괄 생성합니다.	aiplatform.tensorboardRuns.batchCreate(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun을 만듭니다.	aiplatform.tensorboardRuns.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun을 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboardRuns.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.tensorboardRuns.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun을 가져옵니다.	aiplatform.tensorboardRuns.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	위치의 TensorboardRun을 나열합니다.	aiplatform.tensorboardRuns.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun을 업데이트합니다.	aiplatform.tensorboardRuns.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs	TensorboardRun 아래에서 여러 TensorboardTimeSeries에 시계열 데이터 포인트를 작성합니다.	aiplatform.tensorboardRuns.write(`tensorboardRun` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardExperiment에 속하는 TensorboardTimeSeries를 일괄 생성합니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.batchCreate(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	여러 TensorboardTimeSeries 데이터를 읽습니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.batchRead(`tensorboard` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries를 만듭니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries를 삭제합니다. ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.tensorboardTimeSeries.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.tensorboardRuns.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.tensorboardRuns.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries 데이터를 내보냅니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.read(`tensorboardTimeSeries` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries를 가져옵니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	위치의 TensorboardTimeSeries를 나열합니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries를 업데이트합니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.update(`name` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardTimeSeries 데이터를 읽습니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.read(`tensorboardTimeSeries` 리소스에 필요한 권한)
tensorboards.experiments.runs.timeSeries	TensorboardBlobs의 바이트를 가져옵니다.	aiplatform.tensorboardTimeSeries.read(`timeSeries` 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines	trainingPipeline 취소	aiplatform.trainingPipelines.cancel(`name` 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines	trainingPipeline 만들기	aiplatform.trainingPipelines.create(`parent` 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines	trainingPipeline 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	aiplatform.trainingPipelines.delete(`name` 리소스에 필요한 권한) 기타 권한: aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.trainingPipelines.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.trainingPipelines.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
trainingPipelines	trainingPipeline 가져오기	aiplatform.trainingPipelines.get(`name` 리소스에 필요한 권한)
trainingPipelines	trainingPipeline 나열	aiplatform.trainingPipelines.list(`parent` 리소스에 필요한 권한)
해당 사항 없음	일반 삭제 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 항목 작업 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores	특성 가져오기 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.featurestores.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.featurestores.importFeatures(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	주석 삭제 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	DataItems 일괄 삭제 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	통계 생성 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	AnnotationSpec 삭제 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
hyperparameterTuningJobs	HP 조정 작업 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.hyperparameterTuningJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.hyperparameterTuningJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
nasJobs	NAS 작업 삭제 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.nasJobs.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.nasJobs.delete(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 사항 없음	HumanInTheLoop 만들기 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
featurestores	특성 내보내기 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.featurestores.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출)
해당 사항 없음	HumanInTheLoop 삭제 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
해당 사항 없음	HumanInTheLoop 항목 전송 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.humanInTheLoops.send(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
datasets	데이터 항목 라벨 통계 계산 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 사항 없음	리소스 마이그레이션 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.locations.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출)
datasets	DataItem 만들기 작업 ^† ^† 장기 실행 작업 시작	기타 권한: aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 GET 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 DELETE 호출) aiplatform.datasets.get(반환된 장기 실행 작업에 대해 WAIT 호출) aiplatform.datasets.update(반환된 장기 실행 작업에 대해 CANCEL 호출)
해당 사항 없음	^† ^† 장기 실행 작업 시작

다음 단계

서비스 계정 및 에이전트에 대한 일반적인 정보와 함께 Vertex AI 사전 정의된 기본 및 커스텀 역할에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요.
커스텀 서비스 계정으로 권한을 제어하는 방법에 대한 자세한 내용은 커스텀 서비스 계정 사용을 참조하세요.
IAM 문서의 리소스에 대한 액세스 권한 부여, 변경, 취소 주제에서 IAM을 사용하여 리소스에 액세스하는 방법을 자세히 알아보세요.

Vertex AI IAM 권한 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

다음 단계

Vertex AI IAM 권한