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Solución Jump Start: resumen de documentos de IA generativa

Last reviewed 2023-07-21 UTC

Esta guía te ayudará a entender, desplegar y usar la solución Resumen de documentos con IA generativa, que aprovecha los modelos de lenguaje extenso (LLMs) de IA generativa de Vertex AI para procesar y resumir documentos bajo demanda.

Esta solución despliega un flujo de procesamiento que se activa cuando añades un nuevo documento PDF a tu segmento de Cloud Storage. El flujo de procesamiento extrae el texto del documento, crea un resumen a partir del texto extraído y almacena el resumen en una base de datos para que puedas verlo y buscarlo.

Esta guía está dirigida a desarrolladores que tengan experiencia con modelos de lenguaje grandes. Se presupone que conoces los conceptos básicos de la nube, aunque no necesariamente Google Cloud. Tener experiencia con Terraform es útil.

Objetivos

Esta guía de soluciones te ayudará a hacer lo siguiente:

Descubre cómo funciona la aplicación de resumen de documentos de IA generativa.
Despliega una aplicación que orqueste el proceso de resumen de la documentación.
Activa el flujo de procesamiento subiendo un PDF y visualiza un resumen generado.

Productos usados

En esta sección se describen los productos que usa la solución.

Componente	Descripción del producto	Objetivo de esta solución
Cloud Storage	Servicio listo para empresas que proporciona almacenamiento de objetos ilimitado y a un coste bajo para diversos tipos de datos.	Almacena los documentos PDF y el texto extraído.
Eventarc	Servicio que gestiona el flujo de cambios de estado (eventos) entre microservicios desacoplados, enruta eventos a varios destinos y gestiona la entrega, la seguridad, la autorización, la observabilidad y la gestión de errores.	Monitoriza los documentos nuevos del segmento de Cloud Storage y activa un evento en Cloud Run Functions.
Cloud Run Functions	Un servicio de computación sin servidor ligero que te permite crear funciones independientes con un solo propósito que responden a Google Cloud eventos sin tener que gestionar servidores ni entornos de ejecución.	Orquesta los pasos del procesamiento de documentos.
Document AI	Una plataforma de comprensión de documentos que toma datos no estructurados de documentos y los transforma en datos estructurados. Puedes automatizar tareas tediosas, mejorar la extracción de datos y obtener información valiosa más detallada a partir de los datos.	Extrae el texto de los documentos.
IA generativa de Vertex AI	La compatibilidad con la IA generativa en Vertex AI te da acceso a grandes modelos de IA generativa de Google para que puedas probarlos, ajustarlos y desplegarlos antes de usarlos en tus aplicaciones basadas en IA.	Crea un resumen a partir del texto extraído almacenado en Cloud Storage.
BigQuery	Almacén de datos totalmente gestionado y muy escalable con aprendizaje automático integrado.	Gestiona el almacenamiento del resumen generado.

Arquitectura

Esta solución implementa una aplicación de resumen de documentos mediante código que ya existe. En el siguiente diagrama se muestra la arquitectura de la infraestructura de la aplicación:

Diagrama de arquitectura de una aplicación de resumen de documentos que usa la IA generativa de Vertex AI para resumir el texto extraído de documentos

Flujo de solicitud

En los siguientes pasos se detalla el flujo de procesamiento de solicitudes de la aplicación. Los pasos del flujo se numeran como se muestra en el diagrama de arquitectura anterior.

Cuando se sube el documento, se activa una función de Cloud Run. Esta función ejecuta el proceso de respuesta a preguntas extractivas.
La función de Cloud Run usa el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Document AI para extraer todo el texto del documento.
La función de Cloud Run usa Gemini de Vertex AI para resumir el texto extraído del documento.
La función de Cloud Run almacena los resúmenes de texto de los PDFs en una tabla de BigQuery.
La función de Cloud Run almacena el texto extraído en un segmento de Cloud Storage.

Coste

Para obtener una estimación del coste de los Google Cloud recursos que utiliza la solución de resumen de documentos con IA generativa, consulta la estimación precalculada en la Google Cloud calculadora de precios.

Usa la estimación como punto de partida para calcular el coste de tu implementación. Puedes modificar la estimación para reflejar los cambios de configuración que tengas previsto hacer en los recursos que se usan en la solución.

La estimación precalculada se basa en suposiciones sobre determinados factores, como los siguientes:

Las Google Cloud ubicaciones en las que se despliegan los recursos.
Tiempo durante el que se usan los recursos.
La cantidad de datos almacenados en Cloud Storage.
Número de veces que se invoca la aplicación de resumen de documentos.

Antes de empezar

Para implementar esta solución, primero necesitas un Google Cloud proyecto y algunos permisos de gestión de identidades y accesos.

Crea o elige un Google Cloud proyecto

Cuando implementas la solución, eliges el Google Cloud proyecto en el que se implementan los recursos. Puede crear un proyecto o usar uno que ya tenga para la implementación.

Si quieres crear un proyecto, hazlo antes de empezar la implementación. Usar un proyecto nuevo puede ayudar a evitar conflictos con recursos aprovisionados anteriormente, como los que se usan para cargas de trabajo de producción.

Para crear un proyecto, sigue estos pasos:

Ensure that you have the Project Creator IAM role (roles/resourcemanager.projectCreator). Learn how to grant roles.
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.

Obtener los permisos de gestión de identidades y accesos necesarios

Para iniciar el proceso de implementación, necesitas los permisos de gestión de identidades y accesos (IAM) que se indican en la siguiente tabla.

Si has creado un proyecto para esta solución, tienes el roles/owner rol básico en ese proyecto y todos los permisos necesarios. Si no tienes el rol roles/owner, pide a tu administrador que te conceda estos permisos (o los roles que los incluyan).

Se necesita el permiso de gestión de identidades y accesos	Rol predefinido que incluye los permisos necesarios
`serviceusage.services.enable`	Administrador de Uso de Servicio (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Administrador de cuentas de servicio (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Administrador de IAM del proyecto (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Administrador de Cloud Infrastructure Manager (`roles/config.admin`)
`iam.serviceAccount.actAs`	Usuario de cuenta de servicio (`roles/iam.serviceAccountUser`)

Acerca de los permisos temporales de cuentas de servicio

Si inicias el proceso de implementación a través de la consola, Google crea una cuenta de servicio para implementar la solución en tu nombre (y para eliminar la implementación más adelante si quieres). A esta cuenta de servicio se le asignan determinados permisos de gestión de identidades y accesos temporalmente, es decir, los permisos se revocan automáticamente una vez que se completan las operaciones de implementación y eliminación de la solución. Google recomienda que, después de eliminar la implementación, elimines la cuenta de servicio, tal como se describe más adelante en esta guía.

Ver los roles asignados a la cuenta de servicio

Estos roles se indican aquí por si un administrador de tuGoogle Cloud proyecto u organización necesita esta información.

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

Desplegar la solución

Para ayudarte a desplegar esta solución con el mínimo esfuerzo, se proporciona una configuración de Terraform en GitHub. La configuración de Terraform define todos los Google Cloud recursos necesarios para la solución.

Puedes implementar la solución con uno de los siguientes métodos:

A través de la consola: usa este método si quieres probar la solución con la configuración predeterminada y ver cómo funciona. Cloud Build implementa todos los recursos necesarios para la solución. Cuando ya no necesites la solución implementada, puedes eliminarla a través de la consola. Es posible que tengas que eliminar por separado los recursos que crees después de implementar la solución.

Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones que se indican en el artículo Implementar a través de la consola.
Con la CLI de Terraform: usa este método si quieres personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la gestión de los recursos con el enfoque de infraestructura como código (IaC). Descarga la configuración de Terraform de GitHub, personaliza el código según sea necesario y, a continuación, despliega la solución con la CLI de Terraform. Una vez que hayas desplegado la solución, podrás seguir usando Terraform para gestionarla.

Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones que se indican en Implementar con la CLI de Terraform.

Implementar a través de la consola

Sigue estos pasos para implementar la solución preconfigurada.

En el catálogo de Google Cloud soluciones de inicio rápido, ve a la solución Resumen de documentos con IA generativa.

Ir a la solución de resumen de documentos de IA generativa
Revisa la información que se proporciona en la página, como el coste estimado de la solución y el tiempo de implementación estimado.
Cuando lo tengas todo listo para empezar a implementar la solución, haz clic en Implementar.

Se muestra un panel de configuración paso a paso.
Completa los pasos del panel de configuración.

Anota el nombre que le asignes a la implementación. Este nombre es obligatorio más adelante, cuando elimines la implementación.

Cuando haces clic en Implementar, se muestra la página Implementaciones de soluciones. En el campo Estado de esta página se muestra el valor Implementando.
Espera a que se implemente la solución.

Si el despliegue falla, el campo Estado muestra Error. Puedes usar el registro de Cloud Build para diagnosticar los errores. Para obtener más información, consulta Errores al implementar a través de la consola.

Una vez completada la implementación, el campo Estado cambia a Implementado.

A continuación, para probar la solución, consulta Explorar la solución.

Cuando ya no necesites la solución, puedes eliminar la implementación para evitar que se te siga facturando por los Google Cloud recursos. Para obtener más información, consulta Eliminar la implementación.

Desplegar con la CLI de Terraform

En esta sección se describe cómo puedes personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la gestión de la solución mediante la CLI de Terraform. Las soluciones que despliegues con la CLI de Terraform no se mostrarán en la página Despliegues de soluciones de la consola de Google Cloud .

Configurar el cliente de Terraform

Puedes ejecutar Terraform en Cloud Shell o en tu host local. En esta guía se describe cómo ejecutar Terraform en Cloud Shell, que tiene Terraform preinstalado y configurado para autenticarse con Google Cloud.

El código de Terraform de esta solución está disponible en un repositorio de GitHub.

Clona el repositorio de GitHub en Cloud Shell.

Se muestra un mensaje para confirmar la descarga del repositorio de GitHub en Cloud Shell.
Haz clic en Confirmar.

Cloud Shell se inicia en una pestaña del navegador independiente y el código de Terraform se descarga en el directorio $HOME/cloudshell_open de tu entorno de Cloud Shell.
En Cloud Shell, comprueba si el directorio de trabajo actual es $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Este es el directorio que contiene los archivos de configuración de Terraform de la solución. Si necesitas cambiar a ese directorio, ejecuta el siguiente comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/
```
Inicializa Terraform ejecutando el siguiente comando:
```
terraform init
```
Espera hasta que veas el siguiente mensaje:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Configurar las variables de Terraform

El código de Terraform que has descargado incluye variables que puedes usar para personalizar la implementación según tus requisitos. Por ejemplo, puedes especificar el Google Cloud proyecto y la región en los que quieres que se implemente la solución.

Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Si no es así, ve a ese directorio.
En el mismo directorio, crea un archivo de texto llamado terraform.tfvars.
En el archivo terraform.tfvars, copia el siguiente fragmento de código y asigna valores a las variables obligatorias.
- Sigue las instrucciones que se proporcionan como comentarios en el fragmento de código.
- Este fragmento de código solo incluye las variables para las que debes definir valores. La configuración de Terraform incluye otras variables que tienen valores predeterminados. Para consultar todas las variables y los valores predeterminados, consulta el archivo variables.tf disponible en el directorio $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/.
- Asegúrate de que cada valor que definas en el archivo terraform.tfvars coincida con el tipo de variable declarado en el archivo variables.tf. Por ejemplo, si el tipo definido para una variable en el archivo variables.tf es bool, debes especificar true o false como valor de esa variable en el archivo 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"
```

Validar y revisar la configuración de Terraform

Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Si no es así, ve a ese directorio.
Verifica que la configuración de Terraform no tenga errores:
```
terraform validate
```
Si el comando devuelve algún error, haz las correcciones necesarias en la configuración y vuelve a ejecutar el comando terraform validate. Repite este paso hasta que el comando devuelva el siguiente mensaje:
```
Success! The configuration is valid.
```
Revisa los recursos definidos en la configuración:
```
terraform plan
```
Si no has creado el archivo terraform.tfvars como se ha descrito anteriormente, Terraform te pedirá que introduzcas valores para las variables que no tengan valores predeterminados. Introduce los valores necesarios.

El resultado del comando terraform plan es una lista de los recursos que Terraform aprovisiona cuando aplicas la configuración.

Si quieres hacer algún cambio, edita la configuración y vuelve a ejecutar los comandos terraform validate y terraform plan.

Aprovisionar los recursos

Cuando no sea necesario hacer más cambios en la configuración de Terraform, implementa los recursos.

Asegúrate de que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Si no es así, ve a ese directorio.
Aplica la configuración de Terraform:
```
terraform apply
```
Si no has creado el archivo terraform.tfvars como se ha descrito anteriormente, Terraform te pedirá que introduzcas valores para las variables que no tengan valores predeterminados. Introduce los valores necesarios.

Terraform muestra una lista de los recursos que se crearán.
Cuando se te pida que realices las acciones, escribe yes.

Terraform muestra mensajes que indican el progreso de la implementación.

Si no se puede completar la implementación, Terraform muestra los errores que han provocado el fallo. Revisa los mensajes de error y actualiza la configuración para corregirlos. A continuación, vuelve a ejecutar el comando terraform apply. Si necesitas ayuda para solucionar errores de Terraform, consulta Errores al desplegar la solución con la CLI de Terraform.

Una vez que se hayan creado todos los recursos, Terraform mostrará el siguiente mensaje:
```
Apply complete!
```

A continuación, puedes consultar la solución y ver cómo funciona.

Consultar la solución

Una vez que se haya implementado la solución, podrás subir un documento PDF y ver un resumen del documento en BigQuery.

Para ver los recursos de Google Cloud que se han implementado y su configuración, haz un recorrido interactivo en la consola.

Iniciar visita guiada

Subir un documento y hacer una consulta al modelo

Para empezar a usar esta solución, sube un documento y, a continuación, haz preguntas sobre él al LLM preentrenado.

Para seguir las instrucciones paso a paso de esta tarea directamente en la Google Cloud consola, haz clic en Guiarme.

Guíame

Tardarás unos 10 minutos en completar esta tarea.

Eliminar el despliegue

Cuando ya no necesites el despliegue de la solución, elimínalo para evitar que se te siga facturando por los recursos que has creado.

Eliminar a través de la consola

Sigue este procedimiento si has implementado la solución a través de la consola.

En la Google Cloud consola, ve a la página Implementaciones de soluciones.

Ir a Despliegues de soluciones
Selecciona el proyecto que contenga la implementación que quieras eliminar.
Busca el despliegue que quieras eliminar.
En la fila de la implementación, haga clic en Acciones y, a continuación, seleccione Eliminar.

Es posible que tengas que desplazarte para ver Acciones en la fila.
Introduce el nombre del lanzamiento y haz clic en Confirmar.

En el campo Estado se muestra Eliminando.

Si no se puede eliminar, consulta la guía para solucionar problemas en Error al eliminar un despliegue.

Cuando ya no necesites el proyecto que has usado para la solución, puedes eliminarlo. Google Cloud Para obtener más información, consulta Opcional: Eliminar el proyecto.

Eliminar con la CLI de Terraform

Sigue este procedimiento si has desplegado la solución con la CLI de Terraform.

En Cloud Shell, comprueba que el directorio de trabajo actual sea $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Si no es así, ve a ese directorio.
Elimina los recursos aprovisionados por Terraform:
```
terraform destroy
```
Terraform muestra una lista de los recursos que se van a destruir.
Cuando se te pida que realices las acciones, escribe yes.

Terraform muestra mensajes que indican el progreso. Una vez que se hayan eliminado todos los recursos, Terraform mostrará el siguiente mensaje:
```
Destroy complete!
```
Si no se puede eliminar, consulta la guía para solucionar problemas en Error al eliminar un despliegue.

Cuando ya no necesites el proyecto que has usado para la solución, puedes eliminarlo. Google Cloud Para obtener más información, consulta Opcional: Eliminar el proyecto.

Opcional: Eliminar el proyecto

Si has implementado la solución en un proyecto nuevo y ya no lo necesitas, elimínalo siguiendo estos pasos: Google Cloud

En la Google Cloud consola, ve a la página Gestionar recursos.
Ir a Gestionar recursos
En la lista de proyectos, selecciona el proyecto que quieras eliminar y haz clic en Eliminar.
Cuando se te pida, escribe el ID del proyecto y haz clic en Cerrar.

Si decides conservar el proyecto, elimina la cuenta de servicio que se creó para esta solución, tal como se describe en la sección siguiente.

Opcional: Eliminar la cuenta de servicio

Si has eliminado el proyecto que has usado para la solución, puedes saltarte esta sección.

Como se ha mencionado anteriormente en esta guía, cuando implementaste la solución, se creó una cuenta de servicio en tu nombre. A la cuenta de servicio se le han asignado ciertos permisos de gestión de identidades y accesos temporalmente, es decir, los permisos se han revocado automáticamente una vez completadas las operaciones de implementación y eliminación de la solución, pero la cuenta de servicio no se ha eliminado. Google recomienda que elimines esta cuenta de servicio.

Si has implementado la solución a través de la Google Cloud consola, ve a la página Implementaciones de soluciones. Si ya estás en esa página, actualiza el navegador. Se activará un proceso en segundo plano para eliminar la cuenta de servicio. No es necesario hacer nada más.
Si has desplegado la solución con la CLI de Terraform, sigue estos pasos:
1. En la Google Cloud consola, ve a la página Cuentas de servicio.
  
  Ir a Cuentas de servicio
2. Selecciona el proyecto que has usado para la solución.
3. Selecciona la cuenta de servicio que quieras eliminar.
  
  El ID de correo de la cuenta de servicio que se ha creado para la solución tiene el siguiente formato:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  El ID de correo contiene los siguientes valores:
  - DEPLOYMENT_NAME: el nombre del despliegue.
  - NNN: un número aleatorio de 3 dígitos.
  - PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que has implementado la solución.
4. Haz clic en Eliminar.

Solución de errores

Las acciones que puedes llevar a cabo para diagnosticar y resolver errores dependen del método de implementación y de la complejidad del error.

Errores al implementar a través de la consola

Si la implementación falla al usar la consola, haz lo siguiente:

Ve a la página Implementaciones de soluciones.

Si el despliegue ha fallado, en el campo Estado se muestra Error.
Consulta los detalles de los errores que han provocado el fallo:
1. En la fila de la implementación, haz clic en Acciones.
  
  Es posible que tengas que desplazarte para ver Acciones en la fila.
2. Selecciona Ver registros de Cloud Build.
Revisa el registro de Cloud Build y toma las medidas oportunas para solucionar el problema que ha provocado el fallo.

Errores al desplegar con la CLI de Terraform

Si la implementación falla al usar Terraform, el resultado del comando terraform apply incluye mensajes de error que puedes revisar para diagnosticar el problema.

En los ejemplos de las siguientes secciones se muestran errores de implementación que pueden producirse al usar Terraform.

Error de API no habilitada

Si creas un proyecto y, a continuación, intentas implementar la solución en el nuevo proyecto, es posible que la implementación falle y se muestre un error como el siguiente:

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.

Si se produce este error, espera unos minutos y vuelve a ejecutar el comando terraform apply.

Error al asignar la dirección solicitada

Cuando ejecutas el comando terraform apply, puede producirse un error cannot assign requested address con un mensaje como el siguiente:

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

Si se produce este error, vuelve a ejecutar el comando terraform apply.

Error de configuración

Si modificas los argumentos de recursos en el archivo main.tf con valores no admitidos, se producirá un error como el siguiente:

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" {

En este caso, la intención era usar la versión 5 de Redis, pero el valor especificado para el argumento instance.redis_version (REDIS_5_X) en el archivo main.tf no es válido. El valor correcto es REDIS_5_0, tal como se indica en la documentación de la API REST de Memorystore.

Error al eliminar una implementación

En algunos casos, es posible que no se pueda eliminar un despliegue:

Después de implementar una solución a través de la consola, si cambias algún recurso que haya aprovisionado la solución y, a continuación, intentas eliminar la implementación, es posible que no se pueda eliminar. En el campo Estado de la página Implementaciones de soluciones se muestra el valor Fallo y el registro de Cloud Build muestra la causa del error.
Después de desplegar una solución con la CLI de Terraform, si cambias algún recurso con una interfaz que no sea de Terraform (por ejemplo, la consola) y, a continuación, intentas eliminar el despliegue, es posible que no se pueda eliminar. Los mensajes de la salida del comando terraform destroy muestran la causa del error.

Revisa los registros y mensajes de error, identifica y elimina los recursos que han provocado el error y, a continuación, vuelve a intentar eliminar la implementación.

Si no se elimina un despliegue basado en la consola y no puedes diagnosticar el error con el registro de Cloud Build, puedes eliminar el despliegue con la CLI de Terraform, tal como se describe en la siguiente sección.

Eliminar un despliegue basado en consola con la CLI de Terraform

En esta sección se describe cómo eliminar una implementación basada en la consola si se producen errores al intentar eliminarla a través de la consola. Con este método, descargas la configuración de Terraform del despliegue que quieres eliminar y, a continuación, usas la CLI de Terraform para eliminarlo.

Identifica la región en la que se almacenan el código de Terraform, los registros y otros datos de la implementación. Esta región puede ser diferente de la que seleccionaste al implementar la solución.
1. En la Google Cloud consola, ve a la página Implementaciones de soluciones.
  
  Ir a Despliegues de soluciones
2. Selecciona el proyecto que contenga la implementación que quieras eliminar.
3. En la lista de implementaciones, busque la fila de la implementación que quiera eliminar.
4. Haz clic en Ver todo el contenido de la fila.
5. En la columna Ubicación, anota la segunda ubicación, tal como se destaca en el siguiente ejemplo:
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 variables de entorno para el ID del proyecto, la región y el nombre de la implementación que quieras eliminar:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
En estos comandos, sustituye lo siguiente:
- REGION: la ubicación que has anotado anteriormente en este procedimiento.
- PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que has implementado la solución.
- DEPLOYMENT_NAME: el nombre de la implementación que quieres eliminar.

Obtén el ID de la última revisión del despliegue que quieras eliminar:

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

El resultado debería ser similar al siguiente:

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

Obtén la ubicación de Cloud Storage de la configuración de Terraform de la implementación:

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

A continuación, se muestra un ejemplo del resultado de este comando:

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

Descarga la configuración de Terraform de Cloud Storage a Cloud Shell:
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content/
```
Espera a que se muestre el mensaje Operation completed, como se muestra en el siguiente ejemplo:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Inicializa Terraform:
```
terraform init
```
Espera hasta que veas el siguiente mensaje:
```
Terraform has been successfully initialized!
```
Elimina los recursos implementados:
```
terraform destroy
```
Terraform muestra una lista de los recursos que se van a destruir.

Si se muestra alguna advertencia sobre variables no declaradas, ignórala.
Cuando se te pida que realices las acciones, escribe yes.

Terraform muestra mensajes que indican el progreso. Una vez que se hayan eliminado todos los recursos, Terraform mostrará el siguiente mensaje:
```
Destroy complete!
```

Elimina el artefacto de implementación:

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"

Espera unos segundos y, a continuación, comprueba que se ha eliminado el artefacto de implementación:

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

Si el resultado muestra null, espera unos segundos y vuelve a ejecutar el comando.

Una vez que se elimina el artefacto de implementación, se muestra un mensaje como el del ejemplo siguiente:

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

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Las soluciones Jump Start se proporcionan únicamente con fines informativos y no son productos con asistencia oficial. Google puede cambiar o eliminar soluciones sin previo aviso.

Para solucionar los errores, consulta los registros de Cloud Build y el resultado de Terraform.

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Si el código de Terraform no se ha modificado, crea incidencias en el repositorio de GitHub. Los problemas de GitHub se revisan en la medida de lo posible y no están pensados para responder preguntas de uso general.

Si tienes problemas con los productos que se usan en la solución, ponte en contacto con Cloud Customer Care.

Siguientes pasos

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Para obtener una descripción general de los principios y las recomendaciones de arquitectura específicos de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático en Google Cloud, consulta la sección Perspectiva de IA y aprendizaje automático del framework Well-Architected.