Borra un conjunto de datos

Borra un conjunto de datos con el método delete_dataset.

Muestra de código

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go 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 Go.

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.


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	aiplatform "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1"
	aiplatformpb "cloud.google.com/go/aiplatform/apiv1/aiplatformpb"
	"google.golang.org/api/option"
)

func deleteDataset(w io.Writer, projectID, location, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "my-dataset"

	apiEndpoint := fmt.Sprintf("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location)
	clientOption := option.WithEndpoint(apiEndpoint)

	ctx := context.Background()
	aiplatformService, err := aiplatform.NewDatasetClient(ctx, clientOption)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer aiplatformService.Close()

	req := &aiplatformpb.DeleteDatasetRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/datasets/%s",
			projectID, location, datasetID),
	}

	op, err := aiplatformService.DeleteDataset(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	err = op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return ctx.Err()
	}

	fmt.Fprintf(w, "Deleted dataset: %s\n", datasetID)
	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java 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 Java.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class DeleteDatasetSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    deleteDatasetSample(project, datasetId);
  }

  static void deleteDatasetSample(String project, String datasetId)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      DatasetName datasetName = DatasetName.of(project, location, datasetId);

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          datasetServiceClient.deleteDatasetAsync(datasetName);
      System.out.format("Operation name: %s\n", operationFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      operationFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.format("Deleted Dataset.");
    }
  }
}

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.

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

// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

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

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

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function deleteDataset() {
  // Configure the resource
  const name = datasetServiceClient.datasetPath(project, location, datasetId);
  const request = {name};

  // Delete Dataset Request
  const [response] = await datasetServiceClient.deleteDataset(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Delete dataset response:\n', result);
}
deleteDataset();

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.

from google.cloud import aiplatform


def delete_dataset_sample(
    project: str,
    dataset_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.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.dataset_path(project=project, location=location, dataset=dataset_id)
    response = client.delete_dataset(name=name)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    delete_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("delete_dataset_response:", delete_dataset_response)

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