Annullamento di un job di previsione batch

Annulla un job di previsione batch utilizzando il metodo cancel_batch_prediction_job.

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


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");
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Vertex AI.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const batchPredictionJobId = 'YOUR_BATCH_PREDICTION_JOB_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Job Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function cancelBatchPredictionJob() {
  // Configure the name resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/batchPredictionJobs/${batchPredictionJobId}`;
  const request = {
    name,
  };

  // Cancel batch prediction job request
  await jobServiceClient.cancelBatchPredictionJob(request);
  console.log('Cancel batch prediction job response :');
}

cancelBatchPredictionJob();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python Vertex AI.

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)

Passaggi successivi

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