Eliminazione di un modello

Elimina un modello utilizzando il metodo delete_model.

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.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
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 DeleteModelSample {
  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    deleteModel(project, modelId);
  }

  static void deleteModel(String project, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    ModelServiceSettings modelServiceSettings =
        ModelServiceSettings.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 (ModelServiceClient modelServiceClient = ModelServiceClient.create(modelServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      ModelName modelName = ModelName.of(project, location, modelId);
      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          modelServiceClient.deleteModelAsync(modelName);
      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 Model.");
    }
  }
}

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.

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.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 */

// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

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

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

// Instantiates a client
const modelServiceClient = new ModelServiceClient(clientOptions);

async function deleteModel() {
  // Configure the resource
  const name = modelServiceClient.modelPath(project, location, modelId);
  const request = {name};

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

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

  console.log('Delete model response:\n', result);
}
deleteModel();

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.

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.

from google.cloud import aiplatform

def delete_model_sample(
    project: str,
    model_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.ModelServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.model_path(project=project, location=location, model=model_id)
    response = client.delete_model(name=name)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    delete_model_response = response.result(timeout=timeout)
    print("delete_model_response:", delete_model_response)

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