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Excluir execuções de pipeline

Se o projeto tiver execuções de pipeline com falha ou canceladas, você poderá excluí-las. É possível excluir até 32 execuções de pipeline em uma operação de exclusão em lote.

Quando você inicia a exclusão de uma execução de pipeline, o status dela muda para Em exclusão. Depois que a execução do pipeline permanece nesse status por uma hora, o Vertex AI Pipelines a enfileira para exclusão permanente. Depois disso, uma operação diária programada remove permanentemente todas as execuções de pipeline enfileiradas para exclusão permanente.

Excluir uma execução de pipeline

Para excluir uma execução de pipeline, use o console Google Cloud , a API REST ou o SDK da Vertex AI para Python.

Console

Use as instruções a seguir para excluir uma execução de pipeline em andamento do console Google Cloud :

Na seção "Vertex AI", acesse a guia Execuções na página Pipelines.

Acessar "Execuções"
Marque a caixa de seleção ao lado de uma execução de pipeline cancelada ou com falha que você quer excluir.
Clique em Excluir. Essa opção só está disponível se a execução do pipeline estiver no status Falha ou Cancelada.

Depois de clicar em Excluir, o status da execução do pipeline muda para Sendo excluído antes da exclusão permanente.

REST

Para excluir uma execução de pipeline em andamento ou programada, envie uma solicitação DELETE usando o método pipelineJobs.delete.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

LOCATION: a região em que a execução do pipeline está localizada. Para mais informações sobre as regiões em que a Vertex AI Pipelines está disponível, consulte o Guia de locais da Vertex AI.
PROJECT_ID: o Google Cloud projeto que contém a execução do pipeline.
PIPELINE_RUN_ID: o ID exclusivo da execução de pipeline que você quer excluir. O ID da execução do pipeline é mostrado na guia Execuções da página Pipelines no console do Google Cloud .

Método HTTP e URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte comando:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Use o exemplo a seguir para excluir uma execução de pipeline com falha ou cancelada usando o 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()

Substitua:

PROJECT_ID: o Google Cloud projeto que contém a execução do pipeline.
LOCATION: a região em que a execução do pipeline está localizada. Para mais informações sobre as regiões em que a Vertex AI Pipelines está disponível, consulte o Guia de locais da Vertex AI.
PIPELINE_RUN_ID com o ID exclusivo da execução do pipeline que você quer excluir. O ID é exibido na guia Execuções da página Pipelines no consoleGoogle Cloud .

Excluir várias execuções de pipeline

Para excluir várias execuções de pipeline com falha ou canceladas simultaneamente, use o consoleGoogle Cloud , a API REST ou o SDK da Vertex AI para Python. É possível excluir em lote execuções de pipeline que estão no mesmo projeto e região.

Console

Use as instruções a seguir para excluir várias execuções de pipeline em andamento do console Google Cloud :

Na seção "Vertex AI", acesse a guia Execuções na página Pipelines.

Acessar "Execuções"
Marque as caixas de seleção ao lado das execuções de pipeline canceladas ou com falha que você quer excluir.
Clique em Excluir. Essa opção só fica disponível se todas as execuções de pipeline selecionadas estiverem no status Falha ou Cancelado.

Depois de clicar em Excluir, o status das execuções de pipeline selecionadas muda para Sendo excluído antes da exclusão permanente.

REST

Para excluir em lote várias execuções de pipeline em andamento ou programadas, envie uma solicitação POST usando o método pipelineJobs.batchDelete.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

LOCATION: a região em que as execuções de pipeline estão localizadas. Para mais informações sobre as regiões em que a Vertex AI Pipelines está disponível, consulte o Guia de locais da Vertex AI.
PROJECT_ID: o Google Cloud projeto que contém as execuções de pipeline.
PIPELINE_RUN_ID_1, PIPELINE_RUN_ID_2: os IDs dos jobs do pipeline que você quer excluir. É possível encontrar o ID do job na guia Execuções da página Pipelines no console Google Cloud .

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs:batchDelete

Corpo JSON da solicitação:

{
  "names": [
    "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_1",
    "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelineJobs/PIPELINE_RUN_ID_2"
  ]
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Use o exemplo a seguir para excluir várias execuções de pipeline em andamento ou programadas usando o 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
)

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto.
PROJECT_ID: o Google Cloud projeto que contém as execuções de pipeline.
PROJECT_NUMBER: o número do projeto. Você pode localizar esse número do projeto no console Google Cloud . Para mais informações, consulte Encontrar o nome, o número e o ID do projeto.
PIPELINE_RUN_ID_1, PIPELINE_RUN_ID_2: os IDs dos jobs do pipeline que você quer excluir. Os IDs de execução de pipeline são mostrados na guia Execuções da página Pipelines no console do Google Cloud .

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