Extensions API

Ekstensi adalah alat untuk model bahasa besar (LLM) guna mengakses data eksternal, menjalankan komputasi, dan melakukan operasi lainnya. Model ini dapat memproses data real-time dan melakukan tindakan di dunia nyata.

Vertex AI menyediakan Extension API yang dapat mendaftarkan, mengelola, dan menjalankan ekstensi. Vertex AI juga menyediakan serangkaian ekstensi bawaan dari Extension API, termasuk ekstensi penafsir kode dan ekstensi Vertex AI Search.

Batasan

Extension API hanya tersedia di wilayah us-central1.

Contoh sintaksis

Sintaksis untuk membuat resource ekstensi.

curl

curl -X POST \

-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \

https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/extensions:import \
-d '{
  "displayName": "...",
  "description": "...",
  "manifest": {
    ...
    "apiSpec": {
      ...
    },
    "authConfig": {
      ...
    }
    ...
  }
}'

Python

from vertexai.preview import extensions

extensions.Extension.create(
  manifest: Union[JsonDict, ExtensionManifest],
  display_name: Optional[str] = None,
  description: Optional[str] = None,
  runtime_config: Optional[Union[JsonDict, RuntimeConfig]] = None
)

Daftar parameter

Isi permintaan

Parameter

displayName

Opsional: string

Nama tampilan ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter.

description

Opsional: string

Deskripsi ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.

manifest

JsonDict|ExtensionManifest

Manifes ekstensi.

runtimeConfig

Opsional: JsonDict|RuntimeConfig

Konfigurasi runtime yang mengontrol perilaku runtime ekstensi.

Untuk ekstensi penafsir kode, formatnya adalah sebagai berikut:

  "runtimeConfig": {
    "codeInterpreterRuntimeConfig": {
        "fileInputGcsBucket": string,
        "fileOutputGcsBucket": string
    }
  }

Untuk ekstensi Vertex AI Search, formatnya adalah sebagai berikut: 

  "runtimeConfig": {
    "vertexAiSearchRuntimeConfig": {
      "servingConfigName": string,
    }
  }

manifest

Manifes ekstensi.

Parameter

name

string

Nama ekstensi yang digunakan oleh LLM untuk alasan. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter.

description

string

Deskripsi dalam bahasa alami tentang penggunaan ekstensi. Deskripsi ditampilkan ke LLM untuk membantunya melakukan penalaran.Deskripsi ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.

apiSpec

ApiSpec

Spesifikasi API yang ditampilkan ke LLM untuk penalaran. Anda harus memberikan deskripsi yang bermakna dan informatif. apiSpec berisi referensi ke Cloud Storage URI yang menyimpan file yaml OpenAPI. 

  "apiSpec": {
    "openApiGcsUri": string
  }

authConfig

JsonDict|AuthConfig

Jenis autentikasi yang didukung oleh ekstensi ini.

Permintaan impor ekstensi harus berisi konfigurasi autentikasi.

"authConfig": {
  "authType": "GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH",
  "googleServiceAccountConfig": {
    "serviceAccount": string
  },
}

apiSpec

Spesifikasi API yang ditampilkan ke LLM untuk penalaran.

Parameter

openApiGcsUri

string

URI Cloud Storage dari file YAML OpenAPI yang menjelaskan API ekstensi, seperti gs://vertex-extension-public/code_interpreter.yaml

authConfig

Jenis autentikasi yang didukung oleh ekstensi ini.

Parameter

authType

string

Metode autentikasi. Nilai yang didukung: GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH.

googleServiceAccountConfig

Ekstensi penafsir kode dan ekstensi Penelusuran Vertex AI hanya mendukung autentikasi Akun Layanan Google, dengan Vertex AI menggunakan Agen Layanan Ekstensi Vertex AI untuk mengakses API.

Parameter

serviceAccount

Opsional: string

Akun layanan yang digunakan untuk menjalankan eksekusi ekstensi. Jika akun layanan ditentukan, izin iam.serviceAccounts.getAccessToken harus diberikan ke Agen Layanan Ekstensi Vertex AI di akun layanan yang ditentukan. Jika tidak ditentukan, Agen Layanan Ekstensi Vertex AI akan digunakan untuk menjalankan ekstensi.

runtimeConfig

Objek runtimeConfig berisi konfigurasi tambahan yang digunakan saat menjalankan ekstensi.

Ekstensi penafsir kode

Parameter

fileInputGcsBucket

Opsional: string

Bucket Cloud Storage untuk input file ke ekstensi. Agen Layanan Kode Kustom Ekstensi Vertex harus diberi izin roles/storage.objectViewer ke bucket ini. Jika tidak ditentukan, ekstensi hanya menerima konten file dari isi permintaan dan menolak input file Cloud Storage.

fileOutputGcsBucket

Opsional: string

Bucket Cloud Storage untuk output file dari ekstensi. Agen Layanan Kode Kustom Ekstensi Vertex harus diberi izin roles/storage.objectUser ke bucket ini. Jika tidak ditentukan, konten file akan ditampilkan dalam isi respons.

Ekstensi Vertex AI Search

Parameter

servingConfigName

string

Nama konfigurasi penayangan Vertex AI Search untuk menentukan resource Vertex AI Search yang digunakan ekstensi. Format:

projects/{project}/locations/{location}/collections/{collection}/engines/{engine}/servingConfigs/{serving_config}

Menjalankan ekstensi

Parameter

operation_id

string

ID operasi yang dipilih untuk dieksekusi di ekstensi ini.

operation_params

Opsional: JsonDict|Struct

Minta parameter yang digunakan untuk menjalankan operasi ini. JSON harus dalam bentuk peta dengan nama parameter sebagai kunci dan nilai parameter sebenarnya sebagai nilai. Misalnya, untuk menetapkan parameter yang disebut query ke string "Apa itu Vertex AI?", Anda dapat menggunakan {"query": "What is Vertex AI?"}.

Contoh

Mengimpor ekstensi penafsir kode

Buat atau daftarkan resource ekstensi.

Contoh ini menunjukkan cara mengimpor ekstensi penafsir kode.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • DISPLAY_NAME: Nama tampilan ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter.
  • DESCRIPTION: Deskripsi ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.
  • MANIFEST_NAME: Nama ekstensi yang digunakan oleh LLM untuk alasan. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter
  • MANIFEST_DESCRIPTION: Deskripsi bahasa alami yang ditampilkan ke LLM. Deskripsi ini harus menjelaskan penggunaan ekstensi, dan sangat penting bagi LLM untuk melakukan penalaran. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.
  • GCS_URI: URI Cloud Storage dari file YAML OpenAPI yang menjelaskan API ekstensi.
  • AUTH_TYPE: Metode autentikasi. Nilai yang didukung: GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH.

Metode HTTP dan URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import

Isi JSON permintaan: 

{
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
  "manifest": {
    "name": "NAME",
    "description": "MANIFEST_DESCRIPTION",
    "apiSpec": {
      "openApiGcsUri": "GCS_URI",
    },
    "authConfig": {
      "authType": "AUTH_TYPE",
      "googleServiceAccountConfig": {}
    }
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import"

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import" | Select-Object -Expand Content

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

extension = extensions.Extension.create(
    display_name="Code Interpreter",
    description="This extension generates and executes code in the specified language",
    manifest={
        "name": "code_interpreter_tool",
        "description": "Google Code Interpreter Extension",
        "api_spec": {
            "open_api_gcs_uri": "gs://vertex-extension-public/code_interpreter.yaml"
        },
        "auth_config": {
            "google_service_account_config": {},
            "auth_type": "GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH",
        },
    },
)
print(extension.resource_name)
# Example response:
# projects/123456789012/locations/us-central1/extensions/12345678901234567

Mengimpor dengan konfigurasi runtime

Buat atau daftarkan resource ekstensi.

Contoh ini menunjukkan cara mengimpor ekstensi Vertex AI Search dengan menentukan RuntimeConfig.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • DISPLAY_NAME: Nama tampilan ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter.
  • DESCRIPTION: Deskripsi ekstensi yang ditampilkan kepada pengguna dari API dan UI. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.
  • MANIFEST_NAME: Nama ekstensi yang digunakan oleh LLM untuk alasan. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 128 karakter
  • MANIFEST_DESCRIPTION: Deskripsi bahasa alami yang ditampilkan ke LLM. Deskripsi ini harus menjelaskan penggunaan ekstensi, dan sangat penting bagi LLM untuk melakukan penalaran. Ini harus berupa string UTF-8 hingga 1 MB.
  • GCS_URI: URI Cloud Storage dari file YAML OpenAPI yang menjelaskan API ekstensi.
  • AUTH_TYPE: Metode autentikasi. Nilai yang didukung: GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH.
  • SERVING_CONFIG_NAME: Nama konfigurasi penayangan Vertex AI Search untuk menentukan resource Vertex AI Search yang digunakan ekstensi. Format: projects/{project}/locations/{location}/collections/{collection}/engines/{engine}/servingConfigs/{serving_config}

Metode HTTP dan URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import

Isi JSON permintaan: 

{
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
  "manifest": {
    "name": "NAME",
    "description": "MANIFEST_DESCRIPTION",
    "apiSpec": {
      "openApiGcsUri": "GCS_URI",
    },
    "authConfig": {
      "authType": "AUTH_TYPE",
      "googleServiceAccountConfig": {}
    },
    runtime_config={
      "vertex_ai_search_runtime_config": {
          "serving_config_name": SERVING_CONFIG_NAME,
      }
    }
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import"

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions:import" | Select-Object -Expand Content

Python

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

extension_vertex_ai_search = extensions.Extension.create(
    display_name = "vertex_ai_search",
    description = "This extension search from provided datastore",
    manifest = {
        "name": "vertex_ai_search",
        "description": "Google Vertex AI Search Extension",
        "api_spec": {
            "open_api_gcs_uri": "gs://vertex-extension-public/vertex_ai_search.yaml"
        },
        "auth_config": {
            "google_service_account_config": {},
            "auth_type": "GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_AUTH",
        },
    },
    runtime_config={
        "vertex_ai_search_runtime_config": {
            "serving_config_name": SERVING_CONFIG_NAME,
        }
    }
)

Menjalankan ekstensi

Untuk mengeksekusi ekstensi, panggil ekstensi secara langsung dan berikan parameter eksekusi dalam permintaan.

Contoh ini mengeksekusi ekstensi penafsir kode generate_and_execute untuk mendapatkan jawaban untuk kueri find the max value in the list: [1,2,3,4,-5].

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • EXTENSION_ID: ID ekstensi.
  • OPERATION_ID: ID operasi yang dipilih untuk dieksekusi di ekstensi ini.
  • QUERY: Parameter Permintaan untuk menjalankan operasi dalam format Nilai Kunci, {"query": "What is Vertex AI?"}.

Metode HTTP dan URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID:execute

Isi JSON permintaan: 

{
  "operation_id": "OPERATION_ID",
  "operation_params": {
    "query": "QUERY",
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID:execute"

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID:execute" | Select-Object -Expand Content

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# extension_id = "your-extension-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

extension = extensions.Extension(extension_id)

response = extension.execute(
    operation_id="generate_and_execute",
    operation_params={"query": "find the max value in the list: [1,2,3,4,-5]"},
)
print(response)
# Example response:
# {
#     "generated_code": "```python\n# Find the maximum value in the list\ndata = [1, 2,..", ..
#     "execution_result": "The maximum value in the list is: 4\n",
#     "execution_error": "",
#     "output_files": [],
# }

Mencantumkan Ekstensi

Mencantumkan ekstensi dalam project.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • EXTENSION_ID: ID ekstensi.

Metode HTTP dan URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut: 

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

PowerShell

Jalankan perintah berikut: 

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

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

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

# TODO (developer):Update project_id
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

extensions_list = extensions.Extension.list()
print(extensions_list)
# Example response:
# [<vertexai.extensions._extensions.Extension object at 0x76e8ced37af0>
# resource name: projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/extensions/1234567890123456]

Mendapatkan ekstensi

Mendapatkan detail ekstensi.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • EXTENSION_ID: ID ekstensi.

Metode HTTP dan URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut: 

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

PowerShell

Jalankan perintah berikut: 

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

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

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# extension_id = "your-extension-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

extension = extensions.Extension(extension_id)
print(extension.resource_name)
# Example response:
# projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/extensions/12345678901234567

Mengupdate ekstensi

Mengupdate ekstensi.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • EXTENSION_ID: ID ekstensi.
  • UPDATE_MASK: Parameter yang akan diperbarui. Nilai yang diterima, displayName, description, atau toolUseExamples.

Metode HTTP dan URL: 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID?update_mask="UPDATE_MASK"

Isi JSON permintaan: 

{
  "description": "UPDATE_MASK",
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID?update_mask="UPDATE_MASK""

PowerShell

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID?update_mask="UPDATE_MASK"" | Select-Object -Expand Content

Menghapus Ekstensi

Menghapus ekstensi.

Contoh ini menghapus ekstensi yang terkait dengan ID ekstensi.

REST

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan.
  • EXTENSION_ID: ID ekstensi.

Metode HTTP dan URL: 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/extensions/EXTENSION_ID

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut: 

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

PowerShell

Jalankan perintah berikut: 

$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/extensions/EXTENSION_ID" | Select-Object -Expand Content

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 

import vertexai
from vertexai.preview import extensions

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# extension_id = "extension_id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

extension = extensions.Extension(extension_id)
extension.delete()
# Example response:
# ...
# Extension resource projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/extensions/[extension_id] deleted.

Langkah selanjutnya