Solución de arranque: resumen de los documentos de IA generativa

Last reviewed 2023-07-21 UTC

Esta guía te ayuda a comprender, implementar y usar la solución Resumen de documentos IA generativa, que aprovecha los modelos de lenguaje extenso (LLM) de Vertex AI para procesar y resumir documentos a pedido.

Esta solución implementa una canalización que se activa cuando agregas un documento PDF nuevo al bucket de Cloud Storage. La canalización extrae texto de tu documento, crea un resumen del texto extraído y almacena el resumen en una base de datos para que lo veas y busques.

Esta guía está dirigida a los desarrolladores que tengan experiencia en modelos de lenguaje grandes. Se supone que estás familiarizado con los conceptos básicos de la nube, aunque no necesariamente con Google Cloud. Es útil tener experiencia en Terraform.

Objetivos

Esta guía de soluciones te ayuda a hacer lo siguiente:

Comprender cómo funciona la aplicación de resumen de los documentos de IA generativa.
Implementar una aplicación que organice el proceso de resumen de la documentación
Activar la canalización con una carga en PDF y visualiza un resumen generado.

Productos usados

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

Componente	Descripción del producto	Objetivo en esta solución
Cloud Storage	Un servicio preparado para empresas que proporciona almacenamiento de objetos de bajo costo y sin límites para varios tipos de datos.	Almacena los documentos PDF y el texto extraído.
Eventarc	Un servicio que administra el flujo de cambios de estado (eventos) entre microservicios separados y enruta eventos a varios destinos mientras administra la entrega, la seguridad, la autorización, la observabilidad y el manejo de errores.	Detecta documentos nuevos en el bucket de Cloud Storage y activa un evento en Cloud Functions.
Cloud Functions	Es un servicio de procesamiento sin servidores ligero que te permite crear funciones independientes y de un solo propósito que respondan a eventos de Google Cloud sin necesidad de administrar un servidor o un entorno de ejecución.	Organiza los pasos de procesamiento del documento.
Vision AI	Entorno de desarrollo completamente administrado para crear tus propias aplicaciones de visión artificial o obtener estadísticas a partir de imágenes y videos.	Extrae el texto del documento PDF mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
IA generativa de Vertex AI	La compatibilidad de IA generativa de Vertex AI te brinda acceso a los grandes modelos de IA generativa de Google para que puedas probarlos, ajustarlos e implementarlos para su uso en tus aplicaciones con tecnología de IA.	Crea un resumen del texto extraído almacenado en Cloud Storage.
BigQuery	Un almacén de datos con alta escalabilidad y completamente administrado con capacidades de aprendizaje automático integradas.	Controla el almacenamiento del resumen generado.

Costo

Para obtener una estimación del costo de los recursos de Google Cloud que usa la solución de resumen de documentos de IA generativa, consulta la estimación ya calculada en la calculadora de precios de Google Cloud.

Usa la estimación como punto de partida para calcular el costo de la implementación. Puedes modificar la estimación para que refleje cualquier cambio de configuración que planeas realizar para los recursos que se usan en la solución.

La estimación calculada previamente se basa en suposiciones para ciertos factores, incluidos los siguientes:

Las ubicaciones de Google Cloud en las que se implementan los recursos.
La cantidad de tiempo que se usan los recursos.
La cantidad de datos almacenados en Cloud Storage.
El número de veces que se invoca la aplicación de resumen del documento.

Arquitectura

En esta solución, se 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 texto que se extrae de documentos

Puedes invocar la aplicación de dos maneras: mediante el instructivo de la consola o mediante un notebook de Jupyter.

Flujo de solicitud

El flujo de procesamiento de solicitudes de la aplicación de resumen de documentos depende de cómo los usuarios invocan el servicio. Los siguientes pasos están numerados como se muestra en el diagrama de arquitectura anterior.

Puedes iniciar la aplicación de resumen del documento de dos maneras:

Sigue un instructivo en un notebook de Jupyter:

1. Sube un PDF mediante Vertex AI Workbench o Colaboratory.

2. El archivo PDF subido se envía a una función que se ejecuta en Cloud Functions. Esta función ejecuta el proceso de resumen del documento.

3. La función de Cloud Functions usa Vision AI para extraer todo el texto del archivo PDF.

4. La función de Cloud Functions almacena el texto extraído dentro de un bucket de Cloud Storage.

5. La función de Cloud Functions usa la API de Vertex AI PaLM para resumir el texto extraído.

6. La función de Cloud Functions almacena los resúmenes textuales de los archivos PDF dentro de una tabla de BigQuery.
Interactúa directamente con los servicios de Google Cloud:

7. Sube un archivo PDF directamente a un bucket de Cloud Storage, por ejemplo, a través de la consola de Google Cloud o Google Cloud CLI. Esta carga activa Eventarc para comenzar la fase de procesamiento del documento.

8. Como resultado de la carga directa en Cloud Storage, Eventarc activa la fase de procesamiento de documentos (pasos 3 a 6), controlado por Cloud Functions.

Implementa la solución

En esta sección, se te guiará a través del proceso de implementación de la solución.

Crea o elige un proyecto de Google Cloud

Cuando implementas la solución, eliges el proyecto de Google Cloud en el que se implementan los recursos. Cuando decidas si usarás un proyecto existente o crearás un proyecto nuevo, ten en cuenta los siguientes factores:

Si creas un proyecto para la solución, cuando ya no necesites la implementación, puedes borrar el proyecto y evitar la facturación continua. Si usas un proyecto existente, debes borrar la implementación cuando ya no la necesites.
El uso de un proyecto nuevo puede ayudar a evitar conflictos con los recursos aprovisionados con anterioridad, como los recursos que se usan para cargas de trabajo de producción.

Si deseas implementar la solución en un proyecto nuevo, crea el proyecto antes de comenzar la implementación.

Para crear un proyecto, completa los siguientes pasos:

En la consola de Google Cloud, ve a la página del selector de proyectos.

Ir al selector de proyectos
Para comenzar a crear un proyecto de Google Cloud, haz clic en Crear proyecto.
Ponle un nombre al proyecto. Toma nota de tu ID del proyecto generado.
Edita los otros campos según sea necesario.
Para crear el proyecto, haz clic en Crear.

Obtén los permisos de IAM necesarios

Para iniciar el proceso de implementación, necesitas los permisos de Identity and Access Management (IAM) que se enumeran en la siguiente tabla. Si tienes el rol básico roles/owner para el proyecto en el que planeas implementar la solución, ya tienes todos los permisos necesarios. Si no tienes el rol roles/owner, pídele a tu administrador que te otorgue estos permisos (o los roles que incluyen estos permisos).

Se requiere permiso de IAM	Rol predefinido que incluye los permisos necesarios
`serviceusage.services.enable`	Administrador de Service Usage (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Administrador de cuenta de servicio (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Administrador de IAM de proyecto (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Administrador de Cloud Config Manager (`roles/config.admin`)

Cuenta de servicio creada para la solución

Cuando inicias el proceso de implementación, se crea una cuenta de servicio para implementar la solución en tu nombre (y para borrar la implementación más adelante si lo deseas). A esta cuenta de servicio se le asignan ciertos permisos de IAM de forma temporal; es decir, los permisos se revocan de forma automática después de que se completan las operaciones de implementación y eliminación de la solución. Google recomienda que, después de borrar la implementación, borres la cuenta de servicio, como se describe más adelante en esta guía.

Visualiza los roles asignados a la cuenta de servicio

Estos roles se enumeran aquí en caso de que un administrador de tu organización o proyecto de Cloud necesite esta información.

roles/aiplatform.admin
roles/artifactregistry.reader
roles/bigquery.admin
roles/cloudfunctions.admin
roles/eventarc.admin
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/logging.admin
roles/pubsub.admin
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/run.admin
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/storage.admin

Elige un método de implementación

Puedes implementar esta solución con los siguientes métodos:

Desde la consola: Usa este método si deseas probar la solución como está y ver cómo funciona. Cloud Build implementa todos los recursos necesarios para la solución. Cuando ya no necesites la solución implementada, puedes borrarla mediante la consola. Es posible que cualquier recurso que crees después de implementar la solución deba borrarse por separado.

Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones en Implementa desde la consola.
Usa Terraform: Usa este método si quieres personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la administración de los recursos mediante el uso del enfoque de la infraestructura como código (IaC). Descarga la configuración de Terraform desde GitHub y opcionalmente personaliza el código según sea necesario e implementa la solución mediante Terraform. Después de implementar la solución, puedes seguir usando Terraform para administrarla.

Para usar este método de implementación, sigue las instrucciones en Implementa con Terraform.

Implementar desde la consola

Completa los siguientes pasos para implementar la solución preconfigurada.

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

Ir a la solución de resumen de documentos de IA generativa
Revisa la información que se proporciona en la página, como el costo estimado de la solución y el tiempo de implementación estimado.
Cuando estés listo para comenzar la implementación de la solución, haz clic en Implementar.

Se muestra una guía interactiva paso a paso.
Completa los pasos de la guía interactiva.

Toma nota del nombre que ingreses para la implementación. Este nombre es obligatorio más adelante cuando borres la implementación.

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

Si la implementación falla, el campo Estado muestra Con errores. Puedes usar el registro de Cloud Build para diagnosticar los errores. Para obtener más información, consulta Errores cuando se implementa desde la consola.

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

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

Cuando ya no necesites la solución, puedes borrar la implementación para evitar que se sigan facturando los recursos de Google Cloud. Para obtener más información, consulta Borra la implementación.

Implementa con Terraform

En esta sección, se describe cómo puedes personalizar la solución o automatizar el aprovisionamiento y la administración de la solución mediante Terraform. Las soluciones que implementas mediante el código de Terraform no se muestran en la página Implementaciones de soluciones en la consola de Google Cloud.

Configura 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 para esta solución está disponible en un repositorio de GitHub.

Clona el repositorio de GitHub en Cloud Shell.

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

Cloud Shell se inicia en otra pestaña del navegador y el código de Terraform se descarga en el directorio $HOME/cloudshell_open de tu entorno de Cloud Shell.
En Cloud Shell, verifica 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 para la solución. Si necesitas cambiar a ese directorio, ejecuta el siguiente comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/
```
Inicializa Terraform mediante la ejecución del siguiente comando:
```
terraform init
```
Espera hasta ver el siguiente mensaje:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Configura las variables de Terraform

El código de Terraform que descargaste incluye variables que puedes usar para personalizar la implementación según tus requisitos. Por ejemplo, puedes especificar el proyecto de Google Cloud y la región en la que deseas 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 establece los valores para 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 establecer valores. La configuración de Terraform incluye otras variables que tienen valores predeterminados. Para revisar todas las variables y los valores predeterminados, consulta el archivo variables.tf que está disponible en el directorio $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/.
- Asegúrate de que cada valor que establezcas en el archivo terraform.tfvars coincida con el tipo de variable como se declara en el archivo variables.tf. Por ejemplo, si el tipo que se define para una variable en el archivo variables.tf es bool, debes especificar true o false como el 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"
```

Valida y revisa 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 muestra algún error, realiza las correcciones necesarias en la configuración y, luego, vuelve a ejecutar el comando terraform validate. Repite este paso hasta que el comando muestre el siguiente mensaje:
```
Success! The configuration is valid.
```
Revisa los recursos que se definen en la configuración:
```
terraform plan
```
Si no creaste el archivo terraform.tfvars como se describió antes, Terraform te solicita que ingreses valores para las variables que no tienen valores predeterminados. Ingresa los valores obligatorios.

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

Si deseas realizar algún cambio, edita la configuración y, luego, vuelve a ejecutar los comandos terraform validate y terraform plan.

Aprovisiona los recursos

Cuando no se necesiten más cambios en la configuración de Terraform, implementa los recursos de la siguiente manera:

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 creaste el archivo terraform.tfvars como se describió antes, Terraform te solicita que ingreses valores para las variables que no tienen valores predeterminados. Ingresa los valores obligatorios.

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

Terraform muestra mensajes que señalan el progreso de la implementación.

Si no se puede completar la implementación, Terraform muestra los errores que causaron la falla. Revisa los mensajes de error y actualiza la configuración para corregir los errores. Luego, vuelva a ejecutar el comando terraform apply. Para obtener ayuda con la solución de errores de Terraform, consulta Errores que se generan cuando se implementa la solución con Terraform.

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

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

Explora la solución

Una vez que se implementa la solución, puedes subir un documento en formato PDF y ver un resumen del documento en BigQuery. Puedes hacerlo en la consola o a través de un notebook de Jupyter.

Consola

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

Empieza el recorrido

Notebook

Selecciona una plataforma para abrir el notebook de Jupyter:

Borrar la implementación

Cuando ya no necesites la implementación de la solución, borra la implementación para evitar que se sigan facturando los recursos que creaste.

Borra a través de la consola

Usa este procedimiento si implementaste la solución a través de la consola.

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

Ve a Implementaciones de soluciones
Selecciona el proyecto que contenga la implementación que deseas borrar.
Busca la implementación que deseas borrar.
Haz clic en Acciones y selecciona Borrar.
Ingresa el nombre de la implementación y, luego, haz clic en Confirmar.

El campo Estado muestra Borrando.

Si la eliminación falla, consulta la guía de solución de problemas en Error cuando se borra la implementación.

Cuando ya no necesites el proyecto de Google Cloud que usaste para la solución, puedes borrarlo. Para obtener más información, consulta Opcional: Borra el proyecto.

Borra con Terraform

Usa este procedimiento si implementaste la solución con Terraform.

En Cloud Shell, 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.
Quita los recursos que aprovisionó Terraform:
```
terraform destroy
```
Terraform muestra una lista de los recursos que se destruirán.
Cuando se te solicite que realices las acciones, ingresa yes.

Terraform mostrará mensajes que muestran el progreso. Después de borrar todos los recursos, Terraform muestra el siguiente mensaje:
```
Destroy complete!
```
Si la eliminación falla, consulta la guía de solución de problemas en Error cuando se borra la implementación.

Cuando ya no necesites el proyecto de Google Cloud que usaste para la solución, puedes borrarlo. Para obtener más información, consulta Opcional: Borra el proyecto.

Opcional: Borra el proyecto

Si implementaste la solución en un proyecto de Google Cloud nuevo y ya no lo necesitas, sigue estos pasos para borrarlo:

En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.
Ir a Administrar recursos
En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
Cuando se te solicite, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar.

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

Opcional: Borra la cuenta de servicio

Si borraste el proyecto que usaste para la solución, omite esta sección.

Como se mencionó antes en esta guía, cuando implementaste la solución, se creó una cuenta de servicio en tu nombre. A la cuenta de servicio se le asignaron ciertos permisos de IAM de forma temporal, es decir, los permisos se revocaron de forma automática después de que se completaron las operaciones de implementación y eliminación de la solución, pero la cuenta de servicio no se borró. Google recomienda que borres esta cuenta de servicio.

Si implementaste la solución desde la consola de Google Cloud, ve a la página Implementaciones de soluciones. (Si ya estás en esa página, actualiza el navegador). Un proceso se activa en segundo plano para borrar la cuenta de servicio. No es necesario realizar ninguna otra acción.
Si implementaste la solución con Terraform, completa los siguientes pasos:
1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Cuentas de servicio.
  
  Ir a Cuentas de servicio
2. Selecciona el proyecto que usaste para la solución.
3. Selecciona la cuenta de servicio que deseas borrar.
  
  El ID de correo electrónico de la cuenta de servicio que se creó para la solución tiene el siguiente formato:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  El ID de correo electrónico contiene los siguientes valores:
  - DEPLOYMENT_NAME: El nombre de la implementación.
  - NNN: Un número aleatorio de 3 dígitos.
  - PROJECT_ID: Es el ID del proyecto en el que implementaste la solución.
4. Haz clic en Borrar.

Solucionar errores

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

Errores en la implementación desde la consola

Si la implementación falla cuando usas la consola, haz lo siguiente:

Ve a la página Implementaciones de soluciones.

Si la implementación falló, el campo Estado muestra Con errores.
Ve los detalles de los errores que causaron la falla:
1. Haz clic en Acciones.
2. Selecciona Ver registros de Cloud Build.
Revisa el registro de Cloud Build y toma las medidas adecuadas para resolver el problema que causó la falla.

Errores en la implementación mediante Terraform

Si la implementación falla cuando se usa 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 puedes encontrar cuando usas Terraform.

Borra una implementación basada en la consola con Terraform

Error cuando se borra una implementación

En algunos casos, los intentos de borrar una implementación podrían fallar:

Después de implementar una solución desde la consola, si cambias cualquier recurso que aprovisionó la solución y, luego, intentas borrar la implementación, la eliminación podría fallar. El campo Estado en la página Implementaciones de soluciones muestra Con errores, y el registro de Cloud Build muestra la causa del error.
Después de implementar una solución mediante Terraform, si cambias algún recurso mediante una interfaz que no es de Terraform (por ejemplo, la consola) y, luego, intentas borrar la implementación, la eliminación podría fallar. Los mensajes en el resultado del comando terraform destroy muestran la causa del error.

Revisa los registros de errores y los mensajes, identifica y borra los recursos que causaron el error y, luego, intenta borrar la implementación.

Si una implementación basada en la consola no se borra y no puedes diagnosticar el error mediante el registro de Cloud Build, puedes borrar la implementación mediante Terraform, como se describe en la siguiente sección.

Borra una implementación basada en la consola con Terraform

En esta sección, se describe cómo borrar una implementación basada en la consola si se producen errores cuando intentas borrarla de la consola. En este enfoque, descarga la configuración de Terraform para la implementación que deseas borrar y, luego, usa Terraform para borrar la implementación.

Identifica la región en la que se almacenan el código, los registros y otros datos de Terraform de la implementación. Esta región puede ser diferente de la región que seleccionaste cuando implementaste la solución.
1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Implementaciones de soluciones.
  
  Ve a Implementaciones de soluciones
2. Selecciona el proyecto que contenga la implementación que deseas borrar.
3. En la lista de implementaciones, identifica la fila de la implementación que deseas borrar.
4. Haz clic en Ver todo el contenido de la fila.
5. En la columna Ubicación, observa la segunda ubicación, como se destaca en el siguiente ejemplo:
En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.

Activar Cloud Shell

En la parte inferior de la consola de Google Cloud, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.
Crea variables de entorno para el ID del proyecto, la región y el nombre de la implementación que deseas borrar:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
En estos comandos, reemplaza lo siguiente:
- REGION: Es la ubicación que anotaste antes en este procedimiento.
- PROJECT_ID: Es el ID del proyecto en el que implementaste la solución.
- DEPLOYMENT_NAME: Es el nombre de la implementación que deseas borrar.

Obtén el ID de la última revisión de la implementación que deseas borrar:

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 es similar a este:

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

Obtén la ubicación de Cloud Storage de la configuración de Terraform para 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

El siguiente es 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 desde Cloud Storage a Cloud Shell:
```
gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
cd $HOME/content/
```
Espera hasta que aparezca el mensaje Operation completed, como se muestra en el siguiente ejemplo:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Inicializa Terraform mediante este comando:
```
terraform init
```
Espera hasta ver el siguiente mensaje:
```
Terraform has been successfully initialized!
```
Quita los recursos implementados:
```
terraform destroy
```
Terraform muestra una lista de los recursos que se destruirán.

Si se muestran advertencias sobre variables no declaradas, ignora las advertencias.
Cuando se te solicite que realices las acciones, ingresa yes.

Terraform mostrará mensajes que muestran el progreso. Después de borrar todos los recursos, Terraform muestra el siguiente mensaje:
```
Destroy complete!
```

Borra 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, luego, verifica que se haya borrado 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.

Después de borrar el artefacto de implementación, aparece un mensaje como el que se muestra en el siguiente ejemplo:

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

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

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Si tienes problemas con los productos que se usan en la solución, comunícate con Atención al cliente de Cloud.

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