예측 결과 만들기 및 관리

이 페이지에서는 AML AI 예측 결과를 만들고 관리하는 방법을 설명합니다. 예측 결과는 BigQuery 테이블에 저장됩니다.

예측 결과의 콘텐츠에 관한 자세한 내용은 예측 결과 이해를 참고하세요.

시작하기 전에

예측 결과 만들기

일부 API 메서드는 장기 실행 작업(LRO)을 반환합니다. 이러한 메서드는 비동기적이며 작업 객체를 반환합니다. 자세한 내용은 REST 참조를 확인하세요. 메서드가 응답을 반환해도 작업이 완료되지 않았을 수 있습니다. 이러한 메서드의 경우 요청을 전송한 후 결과를 확인하세요. 일반적으로 모든 POST, PUT, UPDATE, DELETE 작업은 장기 실행됩니다.

요청 전송

예측 결과를 만들려면 projects.locations.instances.predictionResults.create 메서드를 사용합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자
  • PREDICTION_RESULTS_ID: 예측 결과의 사용자 정의 식별자
  • MODEL_ID: 모델의 사용자 정의 식별자
  • DATASET_ID: 예측에 사용되는 데이터 세트의 사용자 정의 식별자. 테이블에 학습 라벨 열이 없어야 합니다.
  • PREDICTION_END_DATE: 예측을 위해 특성을 생성하는 데 데이터가 사용되는 최신 시간. 이 날짜는 데이터 세트의 종료 시간과 같거나 이전이어야 합니다. RFC3339 UTC 'Zulu' 형식을 사용합니다(예: 2014-10-02T15:01:23Z).
  • PREDICTION_PERIODS: 예측을 생성할 연속 월 수. 데이터 세트의 시간대에 따라 예측 종료일 전의 마지막 전체 월로 끝납니다.
  • BQ_OUTPUT_DATASET_NAME: 예측에 사용되는 출력 BigQuery 데이터 세트의 이름
  • BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE: 예측에 사용되는 출력 BigQuery 테이블의 사용자 정의 식별자
  • BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE: 예측에 사용되는 출력 설명 기능 BigQuery 테이블의 사용자 정의 식별자. BigQuery 테이블로 내보내지 않으려면 요청 JSON에서 선택적 explainabilityDestination 객체를 삭제합니다.
  • WRITE_DISPOSITION: 대상 테이블이 이미 있으면 발생하는 작업으로 다음 값 중 하나를 사용합니다.
    • WRITE_EMPTY: BigQuery 테이블이 비어 있는 경우에만 데이터를 내보냅니다.
    • WRITE_TRUNCATE: 테이블에 쓰기 전에 BigQuery 테이블에서 기존 데이터를 모두 삭제합니다.

JSON 요청 본문:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID",
    "endTime": "PREDICTION_END_DATE",
    "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      }
    }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID",
    "endTime": "PREDICTION_END_DATE",
    "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      }
    }
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults?prediction_result_id=PREDICTION_RESULTS_ID"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID",
    "endTime": "PREDICTION_END_DATE",
    "predictionPeriods": "PREDICTION_PERIODS",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      }
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults?prediction_result_id=PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

결과 확인

projects.locations.operations.get 메서드를 사용하여 예측 결과가 생성되었는지 확인합니다. 응답에 "done": false가 포함되어 있으면 응답에 "done": true가 포함될 때까지 명령어를 반복합니다. 이 작업을 완료하는 데 몇 분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있습니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • OPERATION_ID: 작업의 식별자

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "endTime": "2023-03-14T16:52:55.358979323Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/dataresidency.monitoring.DataResidencyAugmentedView",
    "tpIds": [
      "i608e8cf4abb2a7d9-tp"
    ]
  }
}

메타데이터 내보내기

예측 결과에서 메타데이터를 내보내려면 projects.locations.instances.predictionResults.exportMetadata 메서드를 사용합니다.

자세한 내용은 AML 출력 데이터 모델에서 내보낸 메타데이터를 참조하세요.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자
  • PREDICTION_RESULTS_ID: 예측 결과의 사용자 정의 식별자
  • BQ_OUTPUT_DATASET_NAME: 예측 결과의 구조화된 메타데이터를 설명하는 테이블을 내보낼 BigQuery 데이터 세트
  • STRUCTURED_METADATA_TABLE: 구조화된 메타데이터를 쓸 테이블
  • WRITE_DISPOSITION: 대상 테이블이 이미 있으면 발생하는 작업으로 다음 값 중 하나를 사용합니다.
    • WRITE_EMPTY: BigQuery 테이블이 비어 있는 경우에만 데이터를 내보냅니다.
    • WRITE_TRUNCATE: 테이블에 쓰기 전에 BigQuery 테이블에서 기존 데이터를 모두 삭제합니다.

JSON 요청 본문:

{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE",
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE",
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID:exportMetadata"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE",
    "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "verb": "exportMetadata",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

장기 실행 작업(LRO)의 결과를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 결과 확인을 참조하세요.

예측 결과 가져오기

예측 결과를 가져오려면 projects.locations.instances.predictionResults.get 메서드를 사용합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자
  • PREDICTION_RESULTS_ID: 예측 결과의 사용자 정의 식별자

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "updateTime": "2023-03-15T15:52:55.358979323Z",
    "state": "ACTIVE",
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID",
    "endTime": "PREDICTION_END_DATE",
    "predictionPeriods": PREDICTION_PERIODS,
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE",
        "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
      }
    },
    "lineOfBusiness": "RETAIL"
}

예측 결과 업데이트

예측 결과를 업데이트하려면 projects.locations.instances.predictionResults.patch 메서드를 사용합니다.

예측 결과의 labels 필드만 업데이트할 수 있습니다. 다음 예시에서는 예측 결과와 연결된 키-값 쌍 사용자 라벨을 업데이트합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자
  • PREDICTION_RESULTS_ID: 예측 결과의 사용자 정의 식별자
  • KEY: 예측 결과를 구성하는 데 사용되는 키-값 쌍의 키. 자세한 내용은 labels를 참조하세요.
  • VALUE: 예측 결과를 구성하는 데 사용되는 키-값 쌍의 값. 자세한 내용은 labels를 참조하세요.

JSON 요청 본문:

{
  "labels": {
    "KEY": "VALUE"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "labels": {
    "KEY": "VALUE"
  }
}
EOF

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID?updateMask=labels"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

@'
{
  "labels": {
    "KEY": "VALUE"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

그런 후 다음 명령어를 실행하여 REST 요청을 전송합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method PATCH `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID?updateMask=labels" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

장기 실행 작업(LRO)의 결과를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 결과 확인을 참조하세요.

예측 결과 나열

지정된 인스턴스의 예측 결과를 나열하려면 projects.locations.instances.predictionResults.list 메서드를 사용합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "predictionResults": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
      "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
      "updateTime": "2023-03-15T15:52:55.358979323Z",
      "state": "ACTIVE",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID",
      "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID",
      "endTime": "PREDICTION_END_DATE",
      "predictionPeriods": PREDICTION_PERIODS,
      "outputs": {
        "predictionDestination": {
          "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_TABLE",
          "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
        },
        "explainabilityDestination": {
          "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.BQ_OUTPUT_PREDICTION_EXPLAINABILITY_TABLE",
          "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION"
        }
      },
      "lineOfBusiness": "RETAIL"
    }
  ]
}

예측 결과 삭제

예측 결과를 삭제하려면 projects.locations.instances.predictionResults.delete 메서드를 사용합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: IAM 설정에 나열된 Google Cloud 프로젝트 ID
  • LOCATION: 인스턴스의 위치. 지원되는 리전 중 하나를 사용합니다.
    위치 표시
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1
  • INSTANCE_ID: 인스턴스의 사용자 정의 식별자
  • PREDICTION_RESULTS_ID: 예측 결과의 사용자 정의 식별자

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-03-14T15:52:55.358979323Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/predictionResults/PREDICTION_RESULTS_ID",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

장기 실행 작업(LRO)의 결과를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 결과 확인을 참조하세요.