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Soluzione di avvio rapido: riassunto dei documenti con l'IA generativa

Last reviewed 2023-07-21 UTC

Questa guida ti aiuta a comprendere, eseguire il deployment e utilizzare di riassunto dei documenti con l'IA generativa, che sfrutta Vertex AI Generative AI modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per elaborare e riassumere documenti on demand.

Questa soluzione esegue il deployment di una pipeline che viene attivata quando aggiungi un nuovo documento PDF al tuo bucket Cloud Storage. La pipeline estrae il testo dal documento, crea un riepilogo dal testo estratto e lo archivia in un database che puoi visualizzare e cercare.

Questa guida è rivolta agli sviluppatori che conoscono grandi nozioni linguistici di grandi dimensioni. Si presuppone che tu abbia familiarità con i concetti di base del cloud, anche se non necessariamente Google Cloud. È utile avere esperienza con Terraform.

Obiettivi

Questa guida alle soluzioni ti consente di:

Scopri come funziona l'applicazione di riassunto dei documenti con l'IA generativa.
Esegui il deployment di un'applicazione che orchestra il processo di riassunto della documentazione.
Attiva la pipeline con il caricamento di un PDF e visualizza un riepilogo generato.

Prodotti utilizzati

Questa sezione descrive i prodotti utilizzati dalla soluzione.

Componente	Descrizione prodotto	Scopo in questa soluzione
Cloud Storage	Un servizio di livello enterprise che fornisce archiviazione di oggetti a basso costo e senza limiti per diversi tipi di dati.	Memorizza i documenti PDF e il testo estratto.
Eventarc	Un servizio che gestisce il flusso delle modifiche dello stato (eventi) tra microservizi disaccoppiati, instradando gli eventi a varie destinazioni e gestendo al contempo la distribuzione, la sicurezza, l'autorizzazione, l'osservabilità e la gestione degli errori.	Rileva i nuovi documenti nel bucket Cloud Storage e attiva un evento nelle funzioni di Cloud Run.
Funzioni Cloud Run	Un servizio di calcolo serverless leggero che ti consente di creare funzioni autonome a uso specifico che rispondono agli eventi Google Cloud senza la necessità di gestire un ambiente server o di runtime.	Orchestra i passaggi di elaborazione dei documenti.
Document AI	Una piattaforma di comprensione dei documenti che prende i dati non strutturati dai documenti e li trasforma in dati strutturati. Puoi automatizzare le attività noiose, migliorare l'estrazione dei dati e ottenere approfondimenti più approfonditi dai dati.	Estrae il testo dai documenti.
IA generativa di Vertex AI	Il supporto dell'IA generativa su Vertex AI ti consente di accedere ai grandi modelli di IA generativa di Google in modo da poterli testare, ottimizzare ed eseguire il deployment per l'utilizzo nelle tue applicazioni basate sull'IA.	Crea un riepilogo dal testo estratto archiviato in Cloud Storage.
BigQuery	Un data warehouse completamente gestito e a elevata scalabilità con funzionalità di machine learning integrate.	Gestisce l'archiviazione del riepilogo generato.

Architettura

Questa soluzione esegue il deployment di un'applicazione di riassunto dei documenti utilizzando codice che esiste già. Il seguente diagramma mostra l'architettura dell'infrastruttura di applicazione:

Diagramma dell'architettura di un'applicazione di riassunto di documenti che utilizza l'IA generativa di Vertex AI per riassumere il testo estratto dai documenti

Flusso di richiesta

I passaggi che seguono descrivono nel dettaglio il flusso di elaborazione delle richieste dell'applicazione. La passi nel flusso sono numerati come mostrato nel diagramma dell'architettura precedente.

Quando il documento viene caricato, attiva una funzione Cloud Run. Questa funzione esegue il processo di risposta alle domande estrattive.
La funzione Cloud Run utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri di Document AI (OCR) per estrarre tutto il testo dal documento.
La funzione Cloud Run utilizza Vertex AI Gemini per estrarre tutto il testo dal file PDF.
La funzione Cloud Run archivia i riassunti di testo dei PDF all'interno di una tabella BigQuery.
La funzione Cloud Run archivia il testo estratto all'interno di un bucket Cloud Storage.

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud utilizzate dalla soluzione di riassunto dei documenti con l'IA generativa, consulta la stima precalcolata nel Calcolatore prezzi di Google Cloud.

Utilizza la stima come punto di partenza per calcolare il costo del deployment. Puoi modificare la stima in base alle modifiche di configurazione che prevedi di apportare alle risorse utilizzate nella soluzione.

La stima precalcolata si basa su ipotesi per determinati fattori, tra cui:

Le località Google Cloud in cui vengono implementate le risorse.
La quantità di tempo di utilizzo delle risorse.
La quantità di dati archiviati in Cloud Storage.
Il numero di volte in cui viene invocata l'applicazione di sintesi dei documenti.

Prima di iniziare

Per eseguire il deployment di questa soluzione, devi prima disporre di un progetto Google Cloud e di alcune autorizzazioni IAM.

Crea o scegli un progetto Google Cloud

Quando esegui il deployment della soluzione, scegli il progetto Google Cloud in cui vengono implementate le risorse. Puoi creare un nuovo progetto o utilizzare un progetto esistente per il deployment.

Se vuoi creare un nuovo progetto, fallo prima di iniziare il deployment. L'utilizzo di un nuovo progetto può contribuire a evitare conflitti con le risorse di cui è stato eseguito il provisioning in precedenza, ad esempio quelle utilizzate per i carichi di lavoro di produzione.

Per creare un progetto, completa i seguenti passaggi:

In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Click Create project.
Name your project. Make a note of your generated project ID.
Edit the other fields as needed.
Click Create.

Ottieni le autorizzazioni IAM richieste

Per avviare il processo di deployment, hai bisogno di Identity and Access Management (IAM) elencate nella tabella seguente.

Se hai creato un nuovo progetto per questa soluzione, disponi del roles/owner ruolo di base in quel progetto e di tutte le autorizzazioni necessarie. Se non disponi del ruolo roles/owner, chiedi all'amministratore di concederti queste autorizzazioni (o i ruoli che le includono).

Autorizzazione IAM richiesta	Ruolo predefinito che include le autorizzazioni richieste
`serviceusage.services.enable`	Amministratore Service Usage (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Amministratore account di servizio (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Amministratore IAM progetto (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Amministratore di Cloud Infrastructure Manager (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	Utente account di servizio (`roles/iam.serviceAccountUser`)

Informazioni sulle autorizzazioni temporanee degli account di servizio

Se avvii il processo di deployment tramite la console, Google crea un'istanza account di servizio di eseguire il deployment della soluzione per tuo conto (ed eliminare il deployment in un secondo momento se scegli). A questo account di servizio vengono assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni vengono revocate automaticamente al termine delle operazioni di implementazione ed eliminazione della soluzione. Google consiglia Dopo aver eliminato il deployment, elimini l'account di servizio, descritti più avanti in questa guida.

Visualizza i ruoli assegnati all'account di servizio

Questi ruoli sono elencati qui nel caso in cui un amministratore del tuo progetto o della tua organizzazione Google Cloud abbia bisogno di queste informazioni.

roles/clouddeploymentmanager.serviceAgent
roles/cloudfunctions.serviceAgent
roles/config.agent
roles/documentai.editor
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/serviceusage.serviceUsageViewer

Esegui il deployment della soluzione

Per aiutarti a eseguire il deployment di questa soluzione con il minimo sforzo, è fornito in GitHub. La configurazione Terraform definisce tutte le risorse Google Cloud necessarie per la soluzione.

Puoi eseguire il deployment della soluzione utilizzando uno dei seguenti metodi:

Tramite la console: utilizza questo metodo se vuoi provare la soluzione con la configurazione predefinita e vedere come funziona. Cloud Build esegue il deployment di tutte le risorse necessarie soluzione. Quando la soluzione di cui hai eseguito il deployment non è più necessaria, puoi eliminarla tramite la console. Le risorse create dopo l'implementazione della soluzione potrebbero dover essere eliminate separatamente.

Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Eseguire il deployment tramite la console.
Utilizzo della CLI Terraform: utilizza questo metodo se vuoi personalizzare la soluzione o se vuoi automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse utilizzando l'approccio Infrastructure as Code (IaC). Scarica Configurazione Terraform da GitHub, facoltativamente personalizza il codice come necessario ed eseguire il deployment della soluzione usando l'interfaccia a riga di comando di Terraform. Dopo il giorno esegui il deployment della soluzione, puoi continuare a usare Terraform per gestire soluzione.

Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Eseguire il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando Terraform.

Esegui il deployment tramite la console

Completa i seguenti passaggi per eseguire il deployment della soluzione preconfigurata.

Nel catalogo delle soluzioni di avvio rapido di Google Cloud, vai alla Soluzione di riassunto dei documenti con l'IA generativa.

Vai alla soluzione di riassunto dei documenti con l'IA generativa
Esamina le informazioni fornite nella pagina, ad esempio il costo stimato della soluzione e il tempo di deployment stimato.
Quando è tutto pronto per iniziare a eseguire il deployment della soluzione, fai clic su Esegui il deployment.

Viene visualizzato un riquadro di configurazione passo passo.
Completa i passaggi nel riquadro di configurazione.

Prendi nota del nome che inserisci per il deployment. Questo nome è obbligatorio in un secondo momento, quando elimini il deployment.

Quando fai clic su Esegui il deployment, viene visualizzata la pagina Deployment di soluzioni. Il campo Stato in questa pagina mostra Deployment in corso.
Attendi che venga eseguito il deployment della soluzione.

Se il deployment non va a buon fine, il campo Stato mostra Non riuscito. Puoi utilizzare il log di Cloud Build per diagnosticare gli errori. Per maggiori informazioni le informazioni, vedi Errori durante il deployment tramite la console.

Al termine del deployment, il campo Stato diventa Deployment eseguito.

Per provare la soluzione, consulta Esplorare la soluzione.

Quando la soluzione non è più necessaria, puoi eliminare il deployment per evitare la fatturazione continua delle risorse Google Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Elimina il deployment.

Esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Questa sezione descrive come puoi personalizzare la soluzione o automatizzare il provisioning e la gestione della soluzione tramite l'interfaccia a riga di comando di Terraform. Le soluzioni di cui esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform non vengono visualizzate nel Pagina Deployment delle soluzioni nella console Google Cloud.

Configura il client Terraform

Puoi eseguire Terraform in Cloud Shell o sul tuo host locale. Questo descrive come eseguire Terraform in Cloud Shell, Terraform è preinstallato e configurato per l'autenticazione con Google Cloud.

Il codice Terraform per questa soluzione è disponibile in un repository GitHub.

Clona il repository GitHub in Cloud Shell.

Viene visualizzato un messaggio per confermare il download del repository GitHub in Cloud Shell.
Fai clic su Conferma.

Cloud Shell viene avviato in una scheda del browser separata e il codice Terraform viene scaricato nella directory $HOME/cloudshell_open del tuo ambiente Cloud Shell.
In Cloud Shell, controlla se la directory di lavoro attuale è $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Questo è il contenente i file di configurazione Terraform per la soluzione. Se devi passare a questa directory, esegui il seguente comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/
```
Inizializza Terraform eseguendo il seguente comando:
```
terraform init
```
Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Configura le variabili Terraform

Il codice Terraform scaricato include variabili che puoi utilizzare per personalizzare il deployment in base ai tuoi requisiti. Ad esempio, puoi specifica il progetto Google Cloud e la regione in cui vuoi che venga utilizzata la soluzione di cui è stato eseguito il deployment.

Assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Se non lo è, vai a quella directory.
Nella stessa directory, crea un file di testo denominato terraform.tfvars.
Nel file terraform.tfvars, copia il seguente snippet di codice e imposta per le variabili richieste.
- Segui le istruzioni fornite sotto forma di commenti nel codice snippet di codice.
- Questo snippet di codice include solo le variabili per le quali devi impostare e i relativi valori. La configurazione di Terraform include altre variabili con valori predefiniti. Per esaminare tutte le variabili e i valori predefiniti, consulta il file variables.tf disponibile in Directory $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/.
- Assicurati che ogni valore impostato nel file terraform.tfvars sia corrispondente al tipo di variabile dichiarato nel file variables.tf. Ad esempio, se il tipo definito per una variabile nel file variables.tf è bool, devi specificare true o false come valore della variabile nel file terraform.tfvars.
```
# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"
```

Convalida e rivedi la configurazione di Terraform

Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Se non è così, vai a quella directory.
Verifica che la configurazione di Terraform non presenti errori:
```
terraform validate
```
Se il comando restituisce degli errori, apporta le correzioni necessarie nella configurazione ed esegui di nuovo il comando terraform validate. Ripeti questo passaggio finché il comando non restituisce il seguente messaggio:
```
Success! The configuration is valid.
```
Esamina le risorse definite nella configurazione:
```
terraform plan
```
Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform richiede di inserire i valori per le variabili privi di valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

L'output del comando terraform plan è un elenco delle risorse di cui Terraform esegue il provisioning quando applichi la configurazione.

Se vuoi apportare modifiche, modifica la configurazione ed esegui di nuovo i comandi terraform validate e terraform plan.

Esegui il provisioning delle risorse

Quando non sono necessarie ulteriori modifiche alla configurazione Terraform, esegui il deployment le risorse.

Assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Se non è così, vai a quella directory.
Applica la configurazione Terraform:
```
terraform apply
```
Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform richiede di inserire i valori per le variabili privi di valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno create.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

Terraform visualizza dei messaggi che mostrano l'avanzamento del deployment.

Se il deployment non può essere completato, Terraform mostra gli errori che hanno causato il fallimento. Esamina i messaggi di errore e aggiorna la configurazione per correggere gli errori. Quindi esegui di nuovo il comando terraform apply. Per assistenza per la risoluzione degli errori di Terraform, consulta Errori durante il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

Dopo aver creato tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:
```
Apply complete!
```

A questo punto, puoi esplorare la soluzione e scoprire come funziona.

Quando la soluzione non ti serve più, puoi eliminare il deployment per evitare e la fatturazione continua per le risorse Google Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Elimina il deployment.

Esplora la soluzione

Una volta dispiegato il deployment della soluzione, puoi caricare un documento PDF e visualizzarne un riepilogo in BigQuery.

Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui viene eseguito il deployment e la loro configurazione, fai un tour interattivo nella console.

Inizia il tour

Carica un documento e esegui query sul modello

Inizia a utilizzare questa soluzione caricando un documento, poi chiedi all'LLM preaddestrato domande sul documento.

Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella console Google Cloud, fai clic su Procedura guidata.

Procedura guidata

Questa attività richiede circa 10 minuti.

Elimina il deployment

Quando non hai più bisogno del deployment della soluzione, per evitare la fatturazione continua per le risorse che hai creato, elimina il deployment.

Eliminazione tramite la console

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Deployment della soluzione.

Vai a Deployment di soluzioni
Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.
Individua il deployment che vuoi eliminare.
Nella riga relativa al deployment, fai clic su Azioni e poi seleziona Elimina.

Potresti dover scorrere per visualizzare Azioni nella riga.
Inserisci il nome del deployment e fai clic su Conferma.

Il campo Stato mostra la dicitura Eliminazione.

Se l'eliminazione non riesce, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud che hai utilizzato per la soluzione, possono eliminare il progetto. Per ulteriori informazioni, vedi (Facoltativo) Elimina il progetto.

Eliminazione utilizzando l'interfaccia a riga di comando Terraform

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione mediante l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

In Cloud Shell, assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Se non lo è, vai a quella directory.
Rimuovi le risorse di cui è stato eseguito il provisioning da Terraform:
```
terraform destroy
```
Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo che tutte le risorse sono state eliminate, Terraform mostra il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```
Se l'eliminazione non riesce, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Facoltativo: elimina il progetto.

(Facoltativo) Elimina il progetto

Se hai eseguito il deployment della soluzione in un nuovo progetto Google Cloud e non ne hai più bisogno, eliminalo completando i seguenti passaggi:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Al prompt, digita l'ID progetto, quindi fai clic su Chiudi.

Se decidi di conservare il progetto, elimina l'account di servizio creato per questa soluzione, come descritto nella sezione successiva.

(Facoltativo) Elimina l'account di servizio

Se hai eliminato il progetto che hai utilizzato per la soluzione, salta questo passaggio .

Come accennato in precedenza in questa guida, quando hai implementato la soluzione è stato creato un account di servizio per tuo conto. All'account di servizio sono state assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni sono state revocate automaticamente al termine delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione, ma l'account di servizio non è stato eliminato. Google consiglia di eliminare questo account di servizio.

Se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console Google Cloud, vai alla Deployment delle soluzioni . Se ti trovi già in questa pagina, aggiorna la pagina del browser. Viene attivato un processo in background per eliminare l'account di servizio. Non sono necessari ulteriori interventi.
Se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform, completa seguenti passaggi:
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Account di servizio.
  
  Vai ad Account di servizio
2. Seleziona il progetto utilizzato per la soluzione.
3. Seleziona l'account di servizio che vuoi eliminare.
  
  L'ID email dell'account di servizio creato per la soluzione è nel seguente formato:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  L'ID email contiene i seguenti valori:
  - DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment.
  - NNN: un numero casuale di 3 cifre.
  - PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai eseguito il deployment della soluzione.
4. Fai clic su Elimina.

Risolvere gli errori

Le azioni che puoi intraprendere per diagnosticare e risolvere gli errori dipendono dal metodo di implementazione e dalla complessità dell'errore.

Errori durante il deployment tramite la console

Se il deployment non riesce quando utilizzi la console, esegui la seguenti:

Vai alla pagina Deployment di soluzioni.

Se il deployment non è riuscito, il campo Stato mostra Non riuscito.
Visualizza i dettagli degli errori che hanno causato l'errore:
1. Nella riga del deployment, fai clic su Azioni.
  
  Potresti dover scorrere per visualizzare Azioni nella riga.
2. Seleziona Visualizza i log di Cloud Build.
Esamina il log di Cloud Build e intervieni di conseguenza per risolvere il problema che ha causato l'errore.

Errori durante il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Se il deployment non riesce quando utilizzi Terraform, l'output del comando terraform apply include messaggi di errore che puoi esaminare per diagnosticare il problema.

Gli esempi nelle sezioni seguenti mostrano gli errori di deployment che potresti riscontrare quando utilizzi Terraform.

Errore relativo all'API non abilitata

Se crei un progetto e poi provi immediatamente a eseguire il deployment della soluzione nel nuovo progetto, il deployment potrebbe non riuscire con un errore simile al seguente:

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

Se si verifica questo errore, attendi qualche minuto ed esegui terraform apply il comando precedente.

Impossibile assegnare l'indirizzo richiesto

Quando esegui il comando terraform apply, potrebbe verificarsi un errore cannot assign requested address con un messaggio simile al seguente:

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

Se si verifica questo errore, esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore di configurazione

Se modifichi gli argomenti della risorsa nel file main.tf utilizzando valori non supportati, si verifica un errore come il seguente:

Error: Error creating Instance: googleapi: Error 400: Provided Redis version is
not supported: REDIS_5_X
│ com.google.apps.framework.request.StatusException:
  <eye3 title='INVALID_ARGUMENT'/>
  generic::INVALID_ARGUMENT: Provided Redis version is not supported: REDIS_5_X
Details:
│ [
│   {
│     "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest",
│     "fieldViolations": [
│       {
│         "description": "Invalid value: REDIS_5_X",
│         "field": "instance.redis_version"
│       }
│     ]
│   }
│ ]
│
│   with google_redis_instance.main,
│   on main.tf line 96, in resource "google_redis_instance" "main":
│   96: resource "google_redis_instance" "main" {

In questo caso, l'intenzione era di utilizzare Redis 5, ma il valore specificato per l'argomento instance.redis_version (REDIS_5_X) nel file main.tf non è valido. Il valore corretto è REDIS_5_0, come enumerato nel Documentazione relativa all'API REST Memorystore.

Errore durante l'eliminazione di un deployment

In alcuni casi, i tentativi di eliminare un deployment potrebbero non riuscire:

Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione tramite la console, se modifichi una risorsa di cui è stato eseguito il provisioning dalla soluzione e poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. Il campo Stato nella pagina Deployment di soluzioni mostra Non riuscito e il log di Cloud Build mostra la causa dell'errore.
Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione mediante l'interfaccia a riga di comando di Terraform, se modifichi utilizzando un'interfaccia non Terraform (ad esempio, la console) e, se provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. I messaggi nell'output del comando terraform destroy mostrano la causa dell'errore.

Esamina i log e i messaggi degli errori, identifica ed elimina le risorse che ha causato l'errore, poi riprova a eliminare il deployment.

Se un deployment basato sulla console non viene eliminato e non riesci a diagnosticare l'errore utilizzando il log di Cloud Build, puoi eliminare il deployment utilizzando Terraform CLI, come descritto nella sezione successiva.

Eliminare un deployment basato sulla console utilizzando la CLI Terraform

Questa sezione descrive come eliminare un deployment basato su console se si verificano quando provi a eliminarlo tramite la console. Nella questo approccio, scaricherai la configurazione Terraform per il deployment che vuoi eliminare, quindi usa l'interfaccia a riga di comando Terraform per eliminare il deployment.

Identifica la regione in cui sono archiviati il codice Terraform, i log e altri dati del deployment. che potrebbe essere diversa da quella in cui selezionato durante il deployment della soluzione.
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Deployment delle soluzioni.
  
  Vai a Deployment di soluzioni
2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.
3. Nell'elenco dei deployment, identifica la riga del deployment che da eliminare.
4. Fai clic su Visualizza tutte le righe contenuti multimediali.
5. Nella colonna Località, prendi nota della seconda posizione, come evidenziato nel seguente esempio:
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Crea variabili di ambiente per l'ID, la regione e il nome del progetto il deployment che vuoi eliminare:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
In questi comandi, sostituisci quanto segue:
- REGION: la posizione che hai annotato in precedenza in questa procedura.
- PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui di cui è stato eseguito il deployment della soluzione.
- DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment che vuoi eliminare.

Recupera l'ID dell'ultima revisione del deployment che vuoi eliminare:

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

L'output è simile al seguente:

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

Ottieni il percorso Cloud Storage della configurazione Terraform per del deployment:

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

Di seguito è riportato un esempio dell'output di questo comando:

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Scarica la configurazione Terraform da Cloud Storage Cloud Shell:
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/
```
Attendi finché non viene visualizzato il messaggio Operation completed, come mostrato in nell'esempio seguente:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Inizializza Terraform:
```
terraform init
```
Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:
```
Terraform has been successfully initialized!
```
Rimuovi le risorse di cui hai eseguito il deployment:
```
terraform destroy
```
Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

Se vengono visualizzati avvisi relativi a variabili non dichiarate, ignora il comando avvisi.
Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo che tutte le risorse sono state eliminate, Terraform mostra il seguente messaggio:
```
Destroy complete!
```

Elimina l'elemento del deployment:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

Attendi qualche secondo, quindi verifica che l'artefatto del deployment sia stato eliminati:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message

Se l'output mostra null, attendi qualche secondo ed esegui il comando di nuovo.

Dopo l'eliminazione dell'artefatto di deployment, verrà visualizzato un messaggio come mostrato che viene visualizzato l'esempio seguente:

Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found

Invia feedback

Le soluzioni di avvio rapido sono solo informative e non sono prodotti supportati ufficialmente. Google può modificare o rimuovere le soluzioni senza preavviso.

Per risolvere gli errori, esamina i log di Cloud Build e come output.

Per inviare un feedback:

Per la documentazione, i tutorial nella console o la soluzione, usa sul pulsante Invia feedback nella pagina.

Per il codice Terraform non modificato, crea problemi nel Repository GitHub. I problemi di GitHub vengono esaminati secondo il criterio del "best effort" e non sono destinati a domande sull'utilizzo generale.

Per problemi relativi ai prodotti utilizzati nella soluzione, contatta l'assistenza clienti Google Cloud.

Passaggi successivi

Scopri di più sull'IA generativa su Vertex AI.