Menghapus resource persisten

Resource persisten tersedia hingga resource tersebut dihapus. Setelah dihapus, tidak ada jaminan bahwa Anda dapat membuat kembali resource persisten dari jenis resource yang sama jika terjadi kehabisan stok. Halaman ini menunjukkan cara menghapus resource persisten menggunakan Konsol Google Cloud, Google Cloud CLI, Vertex AI SDK untuk Python, dan REST API.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang diperlukan guna menghapus resource persisten, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM Vertex AI Administrator (roles/aiplatform.admin) di project Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin aiplatform.persistentResources.delete, yang diperlukan untuk menghapus resource persisten.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menghapus resource persisten

Untuk mengetahui petunjuk cara menghapus resource persisten saat Anda tidak lagi memerlukannya, pilih salah satu tab berikut. Perlu diperhatikan bahwa jika ada tugas kustom yang berjalan pada resource persisten saat Anda menghapusnya, tugas kustom tersebut akan otomatis dibatalkan sebelum resource persisten dihapus.

Konsol

Untuk menghapus resource persisten di konsol Google Cloud, lakukan hal berikut:

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Persistent resources.

   Buka Resource persisten

2. Klik nama resource persisten yang ingin Anda hapus.

3. Klik Delete.

4. Klik Konfirmasi.

gcloud

Sebelum menggunakan salah satu data perintah di bawah, lakukan penggantian berikut:

• PROJECT_ID: Project ID resource persisten yang ingin Anda hapus.
• LOCATION: Region resource persisten yang ingin Anda hapus.
• PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID resource persisten yang ingin Anda hapus.

Jalankan perintah berikut:

Linux, macOS, atau Cloud Shell

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=LOCATION

Windows (PowerShell)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=LOCATION

Windows (cmd.exe)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI melalui autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=LOCATION

Anda akan melihat respons seperti berikut:

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
Request to delete the PersistentResource [projects/sample-project/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource] has been sent.

You may view the status of your persistent resource with the command

  $ gcloud ai persistent-resources describe projects/sample-project/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

resource_to_delete = persistent_resource.PersistentResource(
    EXAMPLE_PERSISTENT_RESOURCE_ID
)

# Delete the persistent resource.
resource_to_delete.delete(sync=SYNC)

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, buat pengganti berikut:

• PROJECT_ID: Project ID resource persisten yang ingin Anda hapus.
• LOCATION: Region resource persisten yang ingin Anda hapus.
• PERSISTENT_RESOURCE_ID: ID resource persisten yang ingin Anda hapus.

Metode HTTP dan URL:

DELETE https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID

Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:

curl (Linux, macOS, atau Cloud Shell)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID"

PowerShell (Windows)

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip seperti berikut:

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/operations/1234567890123456789",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-07-28T17:22:08.316883Z",
      "updateTime": "2023-07-28T17:22:08.316883Z"
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Langkah selanjutnya

• Mempelajari resource persisten.
• Menjalankan tugas pelatihan pada resource persisten.
• Membuat dan menggunakan resource persisten.
• Mendapatkan informasi tentang resource persisten.
• Memulai ulang resource persisten.