Si tu proyecto contiene ejecuciones de canalizaciones fallidas o canceladas, puedes eliminarlas. Puedes eliminar un máximo de 32 ejecuciones de canalización en una operación de eliminación por lotes.
Cuando inicias la eliminación de una ejecución de un flujo de procesamiento, el estado de la ejecución cambia a Eliminando. Si el flujo de procesamiento permanece en este estado durante una hora, Vertex AI Pipelines lo pone en cola para eliminarlo definitivamente. Posteriormente, una operación programada diaria elimina de forma permanente todas las ejecuciones de la canalización que se hayan puesto en cola para eliminarse de forma permanente.
Eliminar una ejecución de un flujo de procesamiento
Para eliminar una ejecución de una canalización, usa la Google Cloud consola, la API REST o el SDK de Vertex AI para Python.
Consola
Sigue estas instrucciones para eliminar una ejecución de flujo de procesamiento en curso desde la Google Cloud consola:
- En la sección Vertex AI, ve a la pestaña Ejecuciones de la página Pipelines.
- Selecciona la casilla situada junto a una ejecución de una canalización cancelada o fallida que quieras eliminar.
- Haz clic en Eliminar. Esta opción solo está disponible si la ejecución de la canalización tiene el estado Failed o Canceled.
Después de hacer clic en Eliminar, el estado de la ejecución de la canalización cambia a Eliminando antes de que se elimine de forma permanente.
REST
Para eliminar una ejecución de flujo de procesamiento en curso o programada, envía una solicitud DELETE mediante el método pipelineJobs.delete.
Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:
- LOCATION: la región en la que se encuentra la ejecución del flujo de procesamiento. Para obtener más información sobre las regiones en las que está disponible Vertex AI Pipelines, consulta la guía de ubicaciones de Vertex AI.
- PROJECT_ID: el Google Cloud proyecto que contiene la ejecución del flujo de procesamiento.
- PIPELINE_RUN_ID: ID único de la ejecución del flujo de procesamiento que quieres eliminar. El ID de ejecución del flujo de procesamiento se muestra en la pestaña Ejecuciones de la página Flujos de procesamiento de la Google Cloud consola.
Método HTTP y URL:
DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el comando siguiente:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID"
PowerShell
Ejecuta el comando siguiente:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID" | Select-Object -Expand Content
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:
{
"name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata",
"genericMetadata": {
"createTime": "2025-07-25T16:23:47.201943Z",
"updateTime": "2025-07-25T16:23:47.201943Z"
}
},
"done": true,
"response": {
"@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
}
}
Python
Usa el siguiente ejemplo para eliminar una ejecución de un flujo de trabajo fallida o cancelada mediante el método PipelineJob.delete:
from google.cloud import aiplatform aiplatform.init(project="PROJECT_ID", location="LOCATION") pipeline_job = aiplatform.PipelineJob.get(resource_name="PIPELINE_RUN_ID") pipeline_job.delete()
Haz los cambios siguientes:
- PROJECT_ID: el Google Cloud proyecto que contiene la ejecución del flujo de procesamiento.
- LOCATION: la región en la que se encuentra la ejecución del flujo de procesamiento. Para obtener más información sobre las regiones en las que está disponible Vertex AI Pipelines, consulta la guía de ubicaciones de Vertex AI.
- PIPELINE_RUN_ID con el ID único de la ejecución de la canalización que quieras eliminar. El ID se muestra en la pestaña Ejecuciones de la página Pipelines de la consola deGoogle Cloud .
Eliminar varias ejecuciones de un flujo de procesamiento
Para eliminar varias ejecuciones de una canalización fallidas o canceladas simultáneamente, usa laGoogle Cloud consola, la API REST o el SDK de Vertex AI para Python. Puedes eliminar por lotes ejecuciones de canalizaciones que estén en el mismo proyecto y región.
Consola
Sigue estas instrucciones para eliminar varias ejecuciones de flujo de procesamiento en curso desde la Google Cloud consola:
- En la sección Vertex AI, ve a la pestaña Ejecuciones de la página Pipelines.
- Selecciona las casillas situadas junto a las ejecuciones de la canalización canceladas o fallidas que quieras eliminar.
- Haz clic en Eliminar. Esta opción solo está disponible si todas las ejecuciones de la canalización seleccionadas tienen el estado Error o Cancelado.
Después de hacer clic en Eliminar, el estado de las ejecuciones de la canalización seleccionada cambia a Eliminando antes de que se eliminen de forma permanente.
REST
Para eliminar en lote varias ejecuciones de una canalización en curso o programadas, envía una solicitud POST mediante el método pipelineJobs.batchDelete.
Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:
- LOCATION: la región en la que se encuentran las ejecuciones de la canalización. Para obtener más información sobre las regiones en las que está disponible Vertex AI Pipelines, consulta la guía de ubicaciones de Vertex AI.
- PROJECT_ID: el Google Cloud proyecto que contiene las ejecuciones de flujo de procesamiento.
- PIPELINE_RUN_ID_1, PIPELINE_RUN_ID_2: los IDs de los trabajos de la canalización que quieres eliminar. Puedes encontrar el ID de la tarea en la pestaña Ejecuciones de la página Pipelines de la Google Cloud consola.
Método HTTP y URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs:batchDelete
Cuerpo JSON de la solicitud:
{
"names": [
"projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_1",
"projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_2"
]
}Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs:batchDelete"
PowerShell
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente comando:
$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs:batchDelete" | Select-Object -Expand Content
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:
{
"name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata",
"genericMetadata": {
"createTime": "2025-05-31T16:07:12.233655Z",
"updateTime": "2025-05-31T16:07:12.233655Z"
}
},
"done": true,
"response": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.BatchDeletePipelineJobsResponse",
"pipelineJobs": [
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_1"
},
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_2"
}
]
}
}
Python
Usa el siguiente ejemplo para eliminar varias ejecuciones de canalizaciones en curso o programadas mediante el método PipelineJob.batch_delete:
from google.cloud import aiplatform_v1 from google.api_core.client_options import ClientOptions pipeline_run_ids_to_delete = ["PIPELINE_RUN_ID_1", "PIPELINE_RUN_ID_2", ] client_options = ClientOptions(api_endpoint=f"LOCATION-aiplatform.googleapis.com")
pipeline_job_client = aiplatform_v1.PipelineServiceClient(client_options=client_options) pipeline_resource_names_to_delete = [] for run_id in pipeline_run_ids_to_delete: full_resource_name = f"projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/pipelineJobs/{run_id}" pipeline_resource_names_to_delete.append(full_resource_name) parent = f"projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION"
pipeline_job_client.batch_delete_pipeline_jobs( parent=parent, names=pipeline_resource_names_to_delete )
Haz los cambios siguientes:
- PROJECT_ID: tu ID de proyecto.
- PROJECT_ID: el Google Cloud proyecto que contiene las ejecuciones de flujo de procesamiento.
- PROJECT_NUMBER: el número de tu proyecto. Puedes encontrar este número de proyecto en la Google Cloud consola. Para obtener más información, consulta Buscar el nombre, el número y el ID del proyecto.
- PIPELINE_RUN_ID_1, PIPELINE_RUN_ID_2: los IDs de los trabajos de la canalización que quieres eliminar. Los IDs de ejecución de la canalización se muestran en la pestaña Ejecuciones de la página Canalizaciones de la consola de Google Cloud .