トレーニングパイプラインを削除する

delete_training_pipeline メソッドを使用して、トレーニングパイプラインを削除します。

コードサンプル

Java

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Java の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipelineName;
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 DeleteTrainingPipelineSample {

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

  static void deleteTrainingPipelineSample(String project, String trainingPipelineId)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      TrainingPipelineName trainingPipelineName =
          TrainingPipelineName.of(project, location, trainingPipelineId);

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          pipelineServiceClient.deleteTrainingPipelineAsync(trainingPipelineName);
      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 Training Pipeline.");
    }
  }
}

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import aiplatform

def delete_training_pipeline_sample(
    project: str,
    training_pipeline_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.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.training_pipeline_path(
        project=project, location=location, training_pipeline=training_pipeline_id
    )
    response = client.delete_training_pipeline(name=name)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    delete_training_pipeline_response = response.result(timeout=timeout)
    print("delete_training_pipeline_response:", delete_training_pipeline_response)

次のステップ

他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルの検索およびフィルタ検索を行うには、Google Cloud のサンプルをご覧ください。

トレーニング パイプラインを削除する

コードサンプル

Java

Python

次のステップ

トレーニングパイプラインを削除する