מחיקה של צינור אימון

מוחק צינור עיבוד נתונים להדרכה באמצעות השיטה delete_training_pipeline.

דוגמת קוד

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipelineName;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class DeleteTrainingPipelineSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String trainingPipelineId = "YOUR_TRAINING_PIPELINE_ID";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    deleteTrainingPipelineSample(project, trainingPipelineId);
  }

  static void deleteTrainingPipelineSample(String project, String trainingPipelineId)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      TrainingPipelineName trainingPipelineName =
          TrainingPipelineName.of(project, location, trainingPipelineId);

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          pipelineServiceClient.deleteTrainingPipelineAsync(trainingPipelineName);
      System.out.format("Operation name: %s\n", operationFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      operationFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.format("Deleted Training Pipeline.");
    }
  }
}

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

from google.cloud import aiplatform


def delete_training_pipeline_sample(
    project: str,
    training_pipeline_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.training_pipeline_path(
        project=project, location=location, training_pipeline=training_pipeline_id
    )
    response = client.delete_training_pipeline(name=name)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    delete_training_pipeline_response = response.result(timeout=timeout)
    print("delete_training_pipeline_response:", delete_training_pipeline_response)

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .