Borra una caché de contexto

Para borrar una caché de contexto, necesitas el ID de caché, el ID del proyecto de Google Cloud con el que está asociada la caché de contexto y la región en la que se procesó la solicitud para crear la caché de contexto. El ID de caché de una caché de contexto se muestra cuando creas la caché de contexto. También puedes obtener el ID de caché de cada caché de contexto asociada con un proyecto a través del comando de lista de caché de contexto.

Ejemplo de eliminación de caché de contexto

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo borrar una caché de contexto.

Gen AI SDK for Python

Obtén información para instalar o actualizar Gen AI SDK for Python.

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1beta1"))

# Delete content cache using name
# E.g cache_name = 'projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1111111111111111111'
client.caches.delete(name=cache_name)
print("Deleted Cache", cache_name)
# Example response
#   Deleted Cache projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1111111111111111111

SDK de Vertex AI para Python

Si deseas obtener información para instalar o actualizar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación del SDK de Vertex AI de referencia de la API de Vertex para Python. 

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

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"

	"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
}

C#

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

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. 


using Google.Cloud.AIPlatform.V1Beta1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class DeleteContextCache
{
    public async Task Delete(CachedContentName name)
    {
        var client = await new GenAiCacheServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com"
        }.BuildAsync();

        await client.DeleteCachedContentAsync(name);
        Console.WriteLine($"Deleted cache: {name}");
    }
}

REST

A continuación, se muestra cómo usar REST para borrar una caché de contexto asociada con un proyecto de Google Cloud; para ello, se envía una solicitud DELETE al extremo del modelo de publicador.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: El ID del proyecto.
  • LOCATION: La región en la que se procesó la solicitud para crear la caché de contexto y en la que se almacenó el contenido almacenado en caché.
  • CACHE_ID: el ID de la caché de contexto que se borrará. El ID de caché de contexto se muestra cuando creas la caché de contexto. También puedes encontrar los IDs de caché de contexto; para ello, enumera las cachés de contexto de un proyecto de Google Cloud en uso. Para obtener más información, consulta Crea una caché de contexto y Enumera cachés de contexto.

Método HTTP y URL: 

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

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

Ejecuta el siguiente comando: 

$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

Si la operación de eliminación se realiza de forma correcta, la respuesta estará vacía:

Ejemplo del comando curl

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}

¿Qué sigue?