Soluções de início rápido: base de conhecimento de IA generativa

Last reviewed 2024-03-01 UTC

Este guia ajuda você a entender e implantar a solução da base de conhecimento da IA generativa. Nesta solução, você verá como criar um pipeline de respostas a perguntas extrativas (EQA) para produzir conteúdo para uma base de conhecimento interna.

Este documento é destinado a desenvolvedores com experiência em LLMs. Ele pressupõe que você conhece os conceitos básicos da nuvem, mas não necessariamente do Google Cloud. Ter experiência com o Terraform é útil.

Objetivos

Este guia de solução ajuda você com estes tópicos:

Implante um aplicativo que extraia pares de perguntas e respostas dos documentos com um pipeline que acione o aplicativo quando um documento for enviado.
treinar um modelo de IA baseado em comandos usando a saída do seu aplicativo.

Arquitetura

Esta solução implanta um aplicativo da base de conhecimento de IA generativa. O diagrama a seguir mostra a arquitetura da infraestrutura do aplicativo:

Diagrama da arquitetura de um aplicativo que usa a IA generativa da Vertex AI para extrair pares de perguntas e respostas de documentos

Fluxo da solicitação

As etapas a seguir detalham o fluxo de processamento da solicitação do aplicativo. As etapas no fluxo são numeradas conforme mostrado no diagrama de arquitetura anterior.

Para iniciar o aplicativo da Base de conhecimento da IA generativa, faça upload de um documento diretamente para um bucket do Cloud Storage por meio do console do Google Cloud ou da CLI gcloud.

Quando o documento é enviado, uma função do Cloud é acionada. Essa função executa o processo de resposta a perguntas extrativas.
A função usa o OCR da Document AI para extrair todo o texto do documento.
A função indexa o documento na Pesquisa de vetor. O índice de pesquisa de vetores fornece contexto para o LLM extrair pares de perguntas e respostas com base apenas no conteúdo extraído diretamente dos documentos enviados.
Essa função usa a Vertex AI para extrair e gerar perguntas e respostas do documento.
A função armazena os pares de perguntas e respostas extraídos no Firestore.
Um conjunto de dados de ajuste JSONL é gerado a partir do banco de dados do Firestore e armazenado no Cloud Storage.
Depois de validar manualmente que o conjunto de dados está satisfatório, você pode iniciar um job de ajuste na Vertex AI.

Quando o job de ajuste é concluído, o modelo ajustado é implantado em um endpoint. Depois de implantado em um endpoint, é possível enviar consultas para o modelo ajustado em um bloco do Colab e compará-lo com o modelo de fundação.

Produtos usados

Nesta seção, descrevemos os produtos que a solução usa.

Se você tiver familiaridade com a linguagem de configuração do Terraform, poderá alterar algumas das configurações dos serviços.

Componente	Descrição do produto	Finalidade nesta solução
Cloud Storage	Um serviço pronto para empresas que oferece armazenamento de objetos de baixo custo e sem limite para diversos tipos de dados.	Armazena os documentos PDF, o texto extraído, o conjunto de dados de ajuste e o modelo ajustado.
Eventarc	Um serviço que gerencia o fluxo de alterações de estado (eventos) entre microsserviços separados, roteando eventos para vários destinos e gerenciando entrega, segurança, autorização, observabilidade e como lidar com erros.	Monitora novos documentos no bucket do Cloud Storage e aciona um evento no Cloud Functions.
Cloud Functions	Um serviço de computação leve sem servidor que permite criar funções autônomas de finalidade única que respondem a eventos do Google Cloud sem a necessidade de gerenciar um servidor ou um ambiente de execução. (em inglês).	Orquestra as etapas de processamento de documentos.
Document AI	Uma plataforma de compreensão de documentos que pega dados não estruturados de documentos e os transforma em dados estruturados. É possível automatizar tarefas tediosas, melhorar a extração de dados e receber insights mais profundos deles.	Extrai o texto dos documentos.
Vertex AI	Uma plataforma de machine learning para treinar, testar, ajustar e implantar LLMs e aplicativos de IA generativa.	Gera perguntas e respostas com base nos documentos.
Vector Search	Um serviço que permite usar a mesma infraestrutura que fornece uma base para os produtos do Google, como a Pesquisa, o YouTube e o Google Play.	Permite pesquisar embeddings para encontrar entidades semanticamente parecidas ou relacionadas.
Firestore	Um sistema de arquivos de baixa latência e totalmente gerenciado para VMs e clusters que oferece alta disponibilidade e alta capacidade de processamento.	Armazena as perguntas e respostas geradas.

Custo

Para uma estimativa dos custos dos recursos do Google Cloud usados pela solução de base de conhecimento de IA generativa, consulte a estimativa pré-calculada na Calculadora de preços do Google Cloud.

Use a estimativa como um ponto de partida para calcular o custo da implantação. É possível modificar a estimativa para refletir as alterações de configuração planejadas para os recursos usados na solução.

A estimativa pré-calculada tem como base suposições específicas, incluindo o seguinte:

Os locais do Google Cloud em que os recursos são implantados.
A quantidade de tempo em que os recursos são usados.
A quantidade de dados armazenados no Cloud Storage.
O número de vezes que o aplicativo da base de conhecimento é invocado.
Recursos de computação usados para ajustar o modelo.

Antes de começar

Para implantar essa solução, primeiro você precisa de um projeto do Google Cloud e de algumas permissões do IAM.

Criar ou escolher um projeto do Google Cloud

Ao implantar a solução, escolha o projeto do Google Cloud em que os recursos serão implantados. Ao decidir entre usar um projeto existente ou criar um, considere os seguintes fatores:

Se você criar um projeto para a solução, quando não precisar mais da implantação, será possível excluir o projeto e evitar o faturamento contínuo. Se você usar um projeto existente, será preciso excluir a implantação quando não precisar mais dela.
Usar um novo projeto pode ajudar a evitar conflitos com recursos provisionados anteriormente, como recursos usados em cargas de trabalho de produção.

Se você quiser implantar a solução em um novo projeto, crie o projeto antes de iniciar a implantação.

Para criar um projeto, siga estas etapas:

No console do Google Cloud, acesse a página do seletor de projetos.

Acessar o seletor de projetos
Para começar a criar um projeto do Google Cloud, clique em Criar projeto.
Escolha o nome do projeto. Anote o código do projeto gerado.
Edite os outros campos conforme necessário.
Para criar o projeto, clique em Criar.

Receber as permissões de IAM necessárias

Para iniciar o processo de implantação, você precisa das permissões do Identity and Access Management (IAM) listadas na tabela a seguir. Se você tem o papel básico roles/owner no projeto em que planeja implantar a solução, você já tem todas as permissões necessárias. Se você não tiver o papel roles/owner, peça ao administrador para conceder essas permissões (ou os papéis que as incluam) a você.

Permissão do IAM necessária	Papel predefinido que inclui as permissões necessárias
`serviceusage.services.enable`	Administrador do Service Usage (`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`)
`iam.serviceAccounts.create`	Administrador da conta de serviço (`roles/iam.serviceAccountAdmin`)
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	Administrador de projetos do IAM (`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`)
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Administrador do Cloud Infrastructure Manager (`roles/config.admin`)

Conta de serviço criada para a solução

Se você iniciar o processo de implantação pelo console, o Google criará uma conta de serviço para implantar a solução em seu nome (e excluir a implantação mais tarde, se você quiser). Essa conta de serviço recebe determinadas permissões do IAM temporariamente, ou seja, as permissões são revogadas automaticamente após a conclusão das operações de implantação e exclusão da solução. O Google recomenda que, após a exclusão da implantação, você exclua a conta de serviço, conforme descrito mais adiante neste guia.

Ver os papéis atribuídos à conta de serviço

Esses papéis são listados aqui caso um administrador do projeto ou da organização do Google Cloud precise dessas informações.

roles/aiplatform.user
roles/artifactregistry.admin
roles/documentai.editor
roles/firebase.admin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/resourcemanager.projectIamAdmin

implantar a solução

Para ajudá-lo a implantar essa solução com esforço mínimo, é fornecida uma configuração do Terraform no GitHub. A configuração do Terraform define todos os recursos do Google Cloud necessários para a solução.

É possível implantar a solução usando um dos seguintes métodos:

Pelo console: use esse método se quiser testar a solução com a configuração padrão e ver como ela funciona. O Cloud Build implanta todos os recursos necessários para a solução. Quando você não precisar mais da solução implantada, será possível excluí-la no console. Todos os recursos criados depois da implantação da solução talvez precisem ser excluídos separadamente.

Para usar esse método de implantação, siga as instruções em Implantar no console.
Com a CLI do Terraform: use esse método se quiser personalizar a solução ou automatizar o provisionamento e o gerenciamento dos recursos usando a abordagem de infraestrutura como código (IaC). Faça o download da configuração do Terraform no GitHub, personalize o código conforme necessário e implante a solução usando a CLI do Terraform. Depois de implantar a solução, é possível continuar a usar o Terraform para gerenciá-la.

Para usar esse método de implantação, siga as instruções em Implantar usando a CLI do Terraform.

Implantar pelo console

Conclua as etapas a seguir para implantar a solução pré-configurada.

No catálogo de soluções de início rápido do Google Cloud, acesse a solução da base de conhecimento de IA generativa.

Acessar a solução da base de conhecimento de IA generativa
Revise as informações fornecidas na página, como o custo estimado da solução e o tempo estimado de implantação.
Quando estiver tudo pronto para começar a implantar a solução, clique em Implantar.

Veja um guia interativo passo a passo.
Conclua estas etapas no guia interativo.

Anote o nome inserido para a implantação. Ele será necessário depois de excluir a implantação.

Quando você clica em Implantar, a página Implantações da solução é exibida. O campo Status nesta página mostra Implantação.
Aguarde a solução ser implantada.

Se a implantação falhar, o campo Status vai mostrar Falha. Use o registro do Cloud Build para diagnosticar os erros. Para mais informações, consulte Erros ao implantar no console.

Depois que a implantação for concluída, o campo Status mudará para Implantado.
Para ver os recursos do Google Cloud implantados e as configurações deles, faça um tour interativo no console.

Iniciar o tour

Para as próximas etapas, consulte Usar a solução.

Quando você não precisar mais da solução, exclua a implantação para evitar o faturamento contínuo dos recursos do Google Cloud. Para mais informações, consulte Excluir a implantação.

Implantar usando a CLI do Terraform

Nesta seção, descrevemos como personalizar a solução ou automatizar o provisionamento e o gerenciamento dela usando a CLI do Terraform. As soluções que você implanta usando a CLI do Terraform não são exibidas na página Implantações da solução no console do Google Cloud.

Configurar o cliente do Terraform

É possível executar o Terraform no Cloud Shell ou no seu host local. Neste guia, descrevemos como executar o Terraform no Cloud Shell, que tem o Terraform pré-instalado e configurado para autenticação com o Google Cloud.

O código do Terraform para esta solução está disponível em um repositório do GitHub.

Clone o repositório do GitHub no Cloud Shell.

Você verá um prompt para confirmar o download do repositório do GitHub para o Cloud Shell.
Clique em Confirmar.

O Cloud Shell é iniciado em uma guia separada do navegador, e o código do Terraform é transferido por download para o diretório $HOME/cloudshell_open do seu ambiente do Cloud Shell.
No Cloud Shell, verifique se o diretório de trabalho atual é $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/. Esse é o diretório que contém os arquivos de configuração do Terraform para a solução. Se você precisar mudar para esse diretório, execute o seguinte comando:
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/
```
Inicialize o Terraform executando o seguinte comando:
```
terraform init
```
Aguarde até ver a seguinte mensagem:
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Configurar as variáveis do Terraform

O código do Terraform que você salvou inclui variáveis que podem ser usadas para personalizar a implantação com base nos seus requisitos. Por exemplo, é possível especificar o projeto do Google Cloud e a região em que você quer que a solução seja implantada.

Verifique se o diretório de trabalho atual é $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/. Se não estiver, acesse esse diretório.
No mesmo diretório, crie um arquivo de texto chamado terraform.tfvars.
No arquivo terraform.tfvars, copie o snippet de código a seguir e defina valores para as variáveis necessárias.
- Siga as instruções fornecidas como comentários no snippet de código.
- Esse snippet de código inclui apenas as variáveis para as quais você precisa definir valores. A configuração do Terraform inclui outras variáveis que têm valores padrão. Para revisar todas as variáveis e os valores padrão, consulte o arquivo variables.tf disponível no diretório $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/.
- Verifique se cada valor definido no arquivo terraform.tfvars corresponde ao tipo da variável, conforme declarado no arquivo variables.tf. Por exemplo, se o tipo definido para uma variável no arquivo variables.tf for bool, especifique true ou false como o valor dessa variável no arquivo 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 e revisar a configuração do Terraform

Verifique se o diretório de trabalho atual é $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/. Se não estiver, acesse esse diretório.
Verifique se a configuração do Terraform não tem erros:
```
terraform validate
```
Se o comando retornar algum erro, faça as correções necessárias na configuração e execute o comando terraform validate novamente. Repita essa etapa até o comando retornar a seguinte mensagem:
```
Success! The configuration is valid.
```
Analise os recursos definidos na configuração:
```
terraform plan
```
Se você não tiver criado o arquivo terraform.tfvars conforme descrito anteriormente, o Terraform solicitará que você insira valores das variáveis que não têm valores padrão. Insira os valores obrigatórios.

A saída do comando terraform plan é uma lista dos recursos provisionados pelo Terraform quando você aplica a configuração.

Se você quiser fazer alterações, edite a configuração e execute os comandos terraform validate e terraform plan novamente.

Provisionar os recursos

Quando nenhuma outra alteração for necessária na configuração, implante os recursos:

Verifique se o diretório de trabalho atual é $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/. Se não estiver, acesse esse diretório.
Aplique a configuração do Terraform:
```
terraform apply
```
Se você não tiver criado o arquivo terraform.tfvars conforme descrito anteriormente, o Terraform solicitará que você insira valores das variáveis que não têm valores padrão. Insira os valores obrigatórios.

O Terraform exibe uma lista dos recursos que serão criados.
Quando for solicitado que você execute as ações, digite yes.

O Terraform exibe mensagens mostrando o progresso da implantação.

Se não for possível concluir a implantação, o Terraform exibirá os erros que causaram a falha. Analise as mensagens de erro e atualize a configuração para corrigi-los. Em seguida, execute o comando terraform apply novamente. Para receber ajuda com a solução de problemas do Terraform, consulte Erros ao implantar a solução usando a CLI do Terraform.

Depois que todos os recursos forem criados, o Terraform exibirá a seguinte mensagem:
```
Apply complete!
```
Para ver os recursos do Google Cloud implantados e as configurações deles, faça um tour interativo no console.

Iniciar o tour

Em seguida, você poderá usar a solução e ver como ela funciona.

Quando você não precisar mais da solução, exclua a implantação para evitar o faturamento contínuo dos recursos do Google Cloud. Para mais informações, consulte Excluir a implantação.

Usar a solução

Depois que a solução for implantada, faça upload de um documento para indexá-lo e fazer perguntas sobre ele. Além disso, é gerado um arquivo do conjunto de dados de ajuste de linhas JSON (JSONL, na sigla em inglês), que você pode usar para ajustar um LLM com comandos.

Fazer upload de um documento e consultar o modelo

Comece a usar essa solução fazendo upload de um documento e, em seguida, faça perguntas ao LLM pré-treinados sobre o documento.

Para seguir as instruções detalhadas desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação.

Orientações

Essa tarefa leva cerca de 10 minutos para ser concluída.

Ajustar o LLM

Depois de fazer upload dos documentos da solução, é possível usar a Vertex AI para ajustar um LLM com seus pares de perguntas e respostas. O ajuste do LLM não é um processo automatizado. Antes de ajustar o LLM, inspecione os dados e verifique se eles são válidos e precisos. Quando estiver satisfeito com os dados, você pode iniciar manualmente um job de ajuste e iniciar o LLM pelo Model Registry.

O arquivo de ajuste JSONL tem conteúdo extraído dos pares de perguntas e respostas. Cada linha no arquivo é uma entrada JSON com os campos input_text e output_text. O campo input_text mostra o conteúdo de cada pergunta, e output_text mostra o conteúdo de cada respectiva resposta.

Por exemplo, o arquivo JSONL a seguir contém a pergunta "Quantas pessoas moram em Pequim" e a respectiva resposta:

{"input_text": "CONTEXT: With over 21 million residents, Beijing is the
 world's most populous national capital city and is China's second largest
 city after Shanghai. QUESTION: How many people live in Beijing?,
"output_text": "21 million people"}

Para seguir as orientações detalhadas de ajuste do modelo, clique em Orientação diretamente no console do Google Cloud.

Orientações

Este tutorial leva cerca de 10 minutos para ser concluído, mas o ajuste do modelo pode levar uma hora ou mais para terminar o processamento.

Excluir a implantação

Quando você não precisar mais da solução, exclua a implantação. Ao excluir a implantação, você não será mais cobrado pelos recursos criados.

Antes de excluir

Antes de excluir esta solução, exclua a implantação do índice da Pesquisa de vetor:

Acesse a página Pesquisa de vetor.

Acessar a Pesquisa de vetor
Clique em knowledge-base-index.
Em Índices implantados, clique em more_vert Mais.
Clique em Cancelar a implantação.

Não é preciso esperar o processo de exclusão do índice terminar.

Excluir usando o console

Use este procedimento se você tiver implantado a solução pelo console.

No console do Google Cloud, acesse a página Implantações da solução.

Acessar implantações de solução
Selecione o projeto que contém a implantação que você quer excluir.
Localize a implantação que você quer excluir.
Clique em Ações e selecione Excluir.
Digite o nome da implantação e clique em Confirmar.

O campo Status mostra Excluindo.

Se a exclusão falhar, consulte as orientações de solução de problemas em Erro ao excluir uma implantação.

Quando você não precisar mais do projeto do Google Cloud usado na solução, exclua-o. Para mais informações, consulte Opcional: excluir o projeto.

Excluir usando a CLI do Terraform

Use este procedimento se você implantou a solução usando a CLI do Terraform.

No Cloud Shell, verifique se o diretório de trabalho atual é $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/. Se não estiver, acesse esse diretório.
Remova os recursos provisionados pelo Terraform:
```
terraform destroy
```
O Terraform exibe uma lista dos recursos que serão destruídos.
Quando for solicitado que você execute as ações, digite yes.

O Terraform exibe as mensagens que mostram o progresso. Depois que todos os recursos forem excluídos, o Terraform exibirá a seguinte mensagem:
```
Destroy complete!
```
Se a exclusão falhar, consulte as orientações de solução de problemas em Erro ao excluir uma implantação.

Quando você não precisar mais do projeto do Google Cloud usado na solução, exclua-o. Para mais informações, consulte Opcional: excluir o projeto.

Excluir o modelo ajustado

É preciso excluir manualmente o modelo ajustado.

Para excluir o modo ajustado, consulte Excluir um modelo do Vertex AI Model Registry.

Excluir o projeto

Se você tiver implantado a solução em um novo projeto do Google Cloud e não for mais usar o projeto, exclua-o seguindo estas etapas:

No Console do Google Cloud, acesse a página Gerenciar recursos.
Acessar "Gerenciar recursos"
Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir.
No prompt, digite o ID do projeto e clique em Encerrar.

Se você decidir manter o projeto, exclua a conta de serviço criada para essa solução, conforme descrito na próxima seção.

Opcional: excluir a conta de serviço

Se você excluiu o projeto usado para a solução, pule esta seção.

Como mencionado anteriormente neste guia, quando você implantou a solução, uma conta de serviço foi criada em seu nome. A conta de serviço recebeu determinadas permissões do IAM temporariamente, ou seja, as permissões foram revogadas automaticamente após a conclusão das operações de implantação e exclusão da solução, mas a conta de serviço não foi excluída. O Google recomenda que você exclua essa conta de serviço.

Se você implantou a solução pelo console do Google Cloud, acesse a página Implantações da solução. Se você já estiver nessa página, atualize o navegador. Um processo é acionado em segundo plano para excluir a conta de serviço. Nenhuma outra ação é necessária.
Se você implantou a solução usando a CLI do Terraform, conclua as etapas a seguir:
1. No Console do Google Cloud, acesse a página Contas de serviço.
  
  Acessar Contas de serviço
2. Selecione o projeto usado para a solução.
3. Selecione a conta de serviço que você quer excluir.
  
  O ID de e-mail da conta de serviço que foi criada para a solução está no seguinte formato:
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  O ID de e-mail contém os seguintes valores:
  - DEPLOYMENT_NAME: o nome da implantação.
  - NNN: um número aleatório de três dígitos.
  - PROJECT_ID é o ID do projeto em que você implantou a solução.
4. Clique em Excluir.

Solucionar erros

As ações que podem ser realizadas para diagnosticar e resolver erros dependem do método de implantação e da complexidade dele.

Erros ao implantar usando o console

Se a implantação falhar quando você usar o console, faça o seguinte:

Acesse a página Implantações da solução.

Se a implantação falhou, o campo Status mostra Falha.
Para ver os detalhes dos erros que causaram a falha, faça o seguinte:
1. Clique em Ações.
2. Selecione Ver registros do Cloud Build.
Analise o registro do Cloud Build e tome as medidas apropriadas para resolver o problema que causou a falha.

Erros ao implantar usando a CLI do Terraform

Se a implantação falhar quando você usar o Terraform, a saída do comando terraform apply incluirá mensagens de erro que podem ser analisadas para diagnosticar o problema.

Os exemplos nas seções a seguir mostram erros de implantação que podem ser encontrados ao usar o Terraform.

Erro de API não ativada

Se você criar um projeto e tentar implantar imediatamente a solução no novo projeto, a implantação poderá falhar e apresentar um erro como este:

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 esse erro ocorrer, aguarde alguns minutos e execute o comando terraform apply novamente.

Não é possível atribuir o erro do endereço solicitado

Quando você executa o comando terraform apply, pode ocorrer um erro cannot assign requested address, com uma mensagem como esta:

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 esse erro ocorrer, execute o comando terraform apply novamente.

Erro de configuração

Se você modificar os argumentos de recurso no arquivo main.tf usando valores não compatíveis, ocorrerá um erro como este:

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" {

Nesse caso, a intent usaria a versão 5 do Redis, mas o valor especificado para o argumento instance.redis_version (REDIS_5_X) no arquivo main.tf não foi válido. O valor correto é REDIS_5_0, conforme enumerado na documentação da API REST do Memorystore.

Erro ao excluir uma implantação

Em alguns casos, as tentativas de excluir uma implantação podem falhar:

Depois de implantar uma solução no console, se você alterar qualquer recurso provisionado por ela e tentar excluir a implantação, a exclusão poderá falhar. O campo Status na página Implantações da solução mostra Com falha e o registro do Cloud Build mostra a causa do erro.
Depois de implantar uma solução usando a CLI do Terraform, se você alterar qualquer recurso usando uma interface diferente do Terraform (por exemplo, o console) e, em seguida, tentar excluir a implantação, a exclusão poderá falhar. As mensagens na saída do comando terraform destroy mostram a causa do erro.

Revise os registros de erro e as mensagens, identifique e exclua os recursos que causaram o erro e tente excluir a implantação novamente.

Se uma implantação baseada em console não for excluída e não for possível diagnosticar o erro usando o registro do Cloud Build, será possível excluir a implantação usando a CLI do Terraform, conforme descrito na próxima seção.

Excluir uma implantação com base no console usando a CLI do Terraform

Nesta seção, descrevemos como excluir uma implantação baseada em console em caso de erros ao tentar excluí-la no console. Nesta abordagem, faça o download da configuração do Terraform para a implantação que você quer excluir e use a CLI do Terraform para excluir a implantação.

Identifique a região em que o código, os registros e outros dados do Terraform da implantação são armazenados. Essa região pode ser diferente da região selecionada durante a implantação da solução.
1. No console do Google Cloud, acesse a página Implantações de soluções.
  
  Acessar implantações de solução
2. Selecione o projeto que contém a implantação que você quer excluir.
3. Na lista de implantações, identifique a linha da implantação que você quer excluir.
4. Clique em Consultar todo o conteúdo da linha.
5. Na coluna Local, observe o segundo local, conforme destacado no exemplo a seguir:
No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.

Ativar o Cloud Shell

Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Crie variáveis de ambiente para o ID do projeto, a região e o nome da implantação que você quer excluir:
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
Nesses comandos, substitua o seguinte:
- REGION: o local que você anotou anteriormente neste procedimento.
- PROJECT_ID: o ID do projeto em que você implantou a solução.
- DEPLOYMENT_NAME: o nome da implantação que você quer excluir.

Encontre o ID da revisão mais recente da implantação que você quer excluir:

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

O resultado será assim:

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

Encontre o local do Cloud Storage na configuração do Terraform para a implantação:

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

Veja a seguir um exemplo da saída desse comando:

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

Faça o download da configuração do Terraform do Cloud Storage para o Cloud Shell:
```
gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
cd $HOME/content/
```
Aguarde até que a mensagem Operation completed seja exibida, conforme mostrado no exemplo a seguir:
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```

Inicialize o Terraform:

terraform init

Aguarde até ver a seguinte mensagem:

Terraform has been successfully initialized!

Remova os recursos implantados:
```
terraform destroy
```
O Terraform exibe uma lista dos recursos que serão destruídos.

Se forem exibidos avisos sobre variáveis não declaradas, ignore-os.
Quando for solicitado que você execute as ações, digite yes.

O Terraform exibe as mensagens que mostram o progresso. Depois que todos os recursos forem excluídos, o Terraform exibirá a seguinte mensagem:
```
Destroy complete!
```

Exclua o artefato de implantação:

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"

Aguarde alguns segundos e verifique se o artefato de implantação foi excluído:

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 a saída mostrar null, aguarde alguns segundos e execute o comando novamente.

Depois que o artefato de implantação for excluído, uma mensagem, como mostrado no exemplo a seguir, será exibida:

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

Enviar feedback

As Soluções de início rápido são apenas para fins informativos e não são produtos oficialmente compatíveis. O Google pode alterar ou remover soluções sem aviso prévio.

Para resolver erros, analise os registros do Cloud Build e a saída do Terraform.

Para enviar feedback, faça o seguinte:

Para ver a documentação, os tutoriais no console ou a solução, use o botão Enviar feedback na página.

Para código não modificado do Terraform, crie problemas no repositório do GitHub. Os problemas do GitHub são analisados com base no melhor esforço e não se destinam a perguntas gerais de uso.

Para problemas com produtos usados na solução, entre em contato com o Cloud Customer Care.

A seguir

Saiba mais sobre o IA generativa na Vertex AI.