Borra un trabajo personalizado

Borra un trabajo personalizado con el método delete_custom_job.

Muestra de código

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Node.js.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

// const customJobId = 'YOUR_CUSTOM_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 deleteCustomJob() {
  // Configure the name resource
  const name = jobServiceClient.customJobPath(project, location, customJobId);
  const request = {
    name,
  };

  // Delete custom job request
  const [response] = await jobServiceClient.deleteCustomJob(request);

  console.log('Delete custom job response:\n', response);
}
setTimeout(deleteCustomJob, 60000);

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import aiplatform


def delete_custom_job_sample(
    project: str,
    custom_job_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # 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.custom_job_path(
        project=project, location=location, custom_job=custom_job_id
    )
    response = client.delete_custom_job(name=name)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    delete_custom_job_response = response.result(timeout=timeout)
    print("delete_custom_job_response:", delete_custom_job_response)

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