Lister les éléments de contenu mis en cache

Cet exemple de code montre comment lister tous les éléments de contenu mis en cache pour un projet et un emplacement donnés.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

Exemple de code

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listContextCaches retrieves all context caches associated with the specified
// Google Cloud project and region
func listContextCaches(w io.Writer, 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()

	cacheList := client.ListCachedContents(ctx)
	// `cacheList` is a standard Google API iterator.
	// See https://pkg.go.dev/google.golang.org/api/iterator#example-package for more details
	for {
		item, err := cacheList.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("listContextCaches failed: %w", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "Cache %q will expire at %v\n", item.Name, item.Expiration.ExpireTime.String())
		// Example response:
		// Cache "projects/.../locations/.../cachedContents/12345678900000000" will expire at 2024-10-25 09:13:58.67004 +0000 UTC
	}

	return nil
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import vertexai

from vertexai.preview import caching

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

cache_list = caching.CachedContent.list()
# Access individual properties of a CachedContent object
for cached_content in cache_list:
    print(f"Cache '{cached_content.name}' for model '{cached_content.model_name}'")
    print(f"Last updated at: {cached_content.update_time}")
    print(f"Expires at: {cached_content.expire_time}")
    # Example response:
    # Cached content 'example-cache' for model '.../gemini-1.5-pro-001'
    # Last updated at: 2024-09-16T12:41:09.998635Z
    # Expires at: 2024-09-16T13:41:09.989729Z

Étape suivante

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