컨텍스트 캐시 삭제

컨텍스트 캐시를 삭제하려면 캐시 ID, 컨텍스트 캐시가 연결된 Google Cloud 프로젝트 ID, 컨텍스트 캐시 만들기 요청이 처리된 리전이 필요합니다. 컨텍스트 캐시의 캐시 ID는 컨텍스트 캐시를 만들 때 반환됩니다. 컨텍스트 캐시 목록 명령어를 사용하여 프로젝트와 연결된 각 컨텍스트 캐시의 캐시 ID를 가져올 수도 있습니다.

컨텍스트 캐시 삭제 예

다음 예는 컨텍스트 캐시를 삭제하는 방법을 보여줍니다.

Python

Python용 Vertex AI SDK를 설치하거나 업데이트하는 방법은 Python용 Vertex AI SDK 설치를 참조하세요. 자세한 내용은 Vertex AI SDK for Python API 참고 문서를 참조하세요.

스트리밍 및 비스트리밍 응답

모델이 스트리밍 응답 또는 비스트리밍 응답을 생성하는지 여부를 선택할 수 있습니다. 스트리밍 응답의 경우 출력 토큰이 생성되는 즉시 각 응답이 수신됩니다. 비스트리밍 응답의 경우 모든 출력 토큰이 생성된 후에 모든 응답이 수신됩니다.

스트리밍 응답의 경우 generate_content의 stream 매개변수를 사용합니다.

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)

비스트리밍 응답의 경우 매개변수를 삭제하거나 매개변수를 False로 설정합니다.

샘플 코드

import vertexai

from vertexai.preview import caching

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# cache_id = "your-cache-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

cached_content = caching.CachedContent(cached_content_name=cache_id)
cached_content.delete()

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Gemini용 Vertex AI Go SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

스트리밍 및 비스트리밍 응답

모델이 스트리밍 응답 또는 비스트리밍 응답을 생성하는지 여부를 선택할 수 있습니다. 스트리밍 응답의 경우 출력 토큰이 생성되는 즉시 각 응답이 수신됩니다. 비스트리밍 응답의 경우 모든 출력 토큰이 생성된 후에 모든 응답이 수신됩니다.

스트리밍 응답의 경우 GenerateContentStream 메서드를 사용합니다.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

비스트리밍 응답의 경우 GenerateContent 메서드를 사용합니다.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

샘플 코드

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// deleteContextCache shows how to delete a cached content
// contentName is the ID of the cached content
func deleteContextCache(w io.Writer, contentName string, projectID, location string) error {
	// location := "us-central1"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	err = client.DeleteCachedContent(ctx, contentName)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteCachedContent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Deleted cached content %q", contentName)
	return nil
}

REST

다음에서는 REST를 사용하여 DELETE 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 보내 Google Cloud 프로젝트와 연결된 컨텍스트 캐시를 삭제하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID
  • LOCATION: 컨텍스트 캐시 만들기 요청이 처리되고 캐시된 콘텐츠가 저장된 리전입니다.
  • CACHE_ID: 삭제할 컨텍스트 캐시의 ID입니다. 컨텍스트 캐시를 만들 때 컨텍스트 캐시 ID가 반환됩니다. 또한 다음을 사용하여 Google Cloud 프로젝트의 컨텍스트 캐시를 나열해 컨텍스트 캐시 ID를 찾을 수도 있습니다. 자세한 내용은 컨텍스트 캐시 만들기 및 컨텍스트 캐시 나열을 참조하세요.

HTTP 메서드 및 URL: 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID"

PowerShell

다음 명령어를 실행합니다.

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

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID" | Select-Object -Expand Content

삭제 작업이 성공하면 응답은 비어 있습니다.

curl 명령어 예시

LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
CACHE_ID="CACHE_ID"

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

다음 단계