Batchvorhersagejob abbrechen

Bricht einen Batchvorhersagejob mit der Methode "cancel_batch_prediction_job" ab.

Codebeispiel

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJobName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import java.io.IOException;

public class CancelBatchPredictionJobSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String batchPredictionJobId = "YOUR_BATCH_PREDICTION_JOB_ID";
    cancelBatchPredictionJobSample(project, batchPredictionJobId);
  }

  static void cancelBatchPredictionJobSample(String project, String batchPredictionJobId)
      throws IOException {
    JobServiceSettings jobServiceSettings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient jobServiceClient = JobServiceClient.create(jobServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      BatchPredictionJobName batchPredictionJobName =
          BatchPredictionJobName.of(project, location, batchPredictionJobId);

      jobServiceClient.cancelBatchPredictionJob(batchPredictionJobName);

      System.out.println("Cancelled the Batch Prediction Job");
    }
  }
}

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import aiplatform


def cancel_batch_prediction_job_sample(
    project: str,
    batch_prediction_job_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.batch_prediction_job_path(
        project=project, location=location, batch_prediction_job=batch_prediction_job_id
    )
    response = client.cancel_batch_prediction_job(name=name)
    print("response:", response)

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