Soluzione rapida: riassunto dei documenti con l'IA generativa

Questa guida ti aiuta a comprendere, eseguire il deployment e utilizzare la soluzione di riepilogo dei documenti con l'AI generativa, che sfrutta i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di Vertex AI Generative AI per elaborare e riassumere i documenti on demand.

Questa soluzione esegue il deployment di una pipeline che viene attivata quando aggiungi un nuovo documento PDF al tuo bucket Cloud Storage. La pipeline estrae il testo dal documento, crea un riepilogo dal testo estratto e lo archivia in un database che puoi visualizzare e cercare.

Questa guida è rivolta agli sviluppatori che hanno una certa esperienza con i modelli linguistici di grandi dimensioni. Presuppone che tu abbia familiarità con i concetti di base del cloud, anche se non necessariamente Google Cloud. L'esperienza con Terraform è utile.

Obiettivi

Questa guida alla soluzione ti aiuta a:

• Comprendere come funziona l'applicazione di riassunto dei documenti con l'AI generativa.

• Esegui il deployment di un'applicazione che orchestra il processo di riepilogo della documentazione.

• Attivazione della pipeline con il caricamento di un PDF e visualizzazione del riepilogo generato.

Prodotti utilizzati

Questa sezione descrive i prodotti utilizzati dalla soluzione.

Architettura

Questa soluzione esegue il deployment di un'applicazione di riepilogo dei documenti utilizzando codice già esistente. Il seguente diagramma mostra l'architettura dell'infrastruttura dell'applicazione:

Flusso di richiesta

I passaggi seguenti descrivono il flusso di elaborazione delle richieste dell'applicazione. I passaggi del flusso sono numerati come mostrato nel diagramma dell'architettura precedente.

1. Quando il documento viene caricato, attiva una funzione Cloud Run. Questa funzione esegue il processo di risposta estrattiva alle domande.

2. La funzione Cloud Run utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) di Document AI per estrarre tutto il testo dal documento.

3. La funzione Cloud Run utilizza Vertex AI Gemini per riassumere il testo estratto dal documento.

4. La funzione Cloud Run archivia i riassunti testuali dei PDF all'interno di una tabella BigQuery.

5. La funzione Cloud Run archivia il testo estratto all'interno di un bucket Cloud Storage.

Costo

Per una stima del costo delle risorse Google Cloud utilizzate dalla soluzione di riassunto dei documenti con l'AI generativa, consulta la stima precalcolata nel Google Cloud Calcolatore prezzi.

Utilizza la stima come punto di partenza per calcolare il costo del deployment. Puoi modificare la stima per riflettere eventuali modifiche alla configurazione che prevedi di apportare alle risorse utilizzate nella soluzione.

La stima precalcolata si basa su ipotesi per determinati fattori, tra cui:

• Le Google Cloud posizioni in cui vengono eseguito il deployment delle risorse.

• Il periodo di tempo in cui vengono utilizzate le risorse.

• La quantità di dati archiviati in Cloud Storage.

• Il numero di volte in cui viene richiamata l'applicazione di riepilogo dei documenti.

Prima di iniziare

Per eseguire il deployment di questa soluzione, devi prima disporre di un progetto Google Cloud e di alcune autorizzazioni IAM.

Crea o scegli un Google Cloud progetto

Quando esegui il deployment della soluzione, scegli il progettoGoogle Cloud in cui vengono eseguito il deployment delle risorse. Puoi creare un nuovo progetto o utilizzarne uno esistente per il deployment.

Se vuoi creare un nuovo progetto, fallo prima di iniziare il deployment. L'utilizzo di un nuovo progetto può contribuire a evitare conflitti con le risorse di cui è stato eseguito il provisioning in precedenza, ad esempio le risorse utilizzate per i carichi di lavoro di produzione.

Per creare un progetto, completa i seguenti passaggi:

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Click Create project.

3. Name your project. Make a note of your generated project ID.

4. Edit the other fields as needed.

5. Click Create.

Ottenere le autorizzazioni IAM richieste

Per avviare il processo di deployment, devi disporre delle autorizzazioni Identity and Access Management (IAM) elencate nella tabella seguente.

Se hai creato un nuovo progetto per questa soluzione, disponi del roles/owner ruolo di base in quel progetto e hai tutte le autorizzazioni necessarie. Se non disponi del ruolo roles/owner, chiedi all'amministratore di concederti queste autorizzazioni (o i ruoli che le includono).

Informazioni sulle autorizzazioni temporanee del account di servizio

Se avvii il processo di deployment tramite la console, Google crea un service account per eseguire il deployment della soluzione per tuo conto (e per eliminare il deployment in un secondo momento, se vuoi). A questo account di servizio vengono assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni vengono revocate automaticamente al termine delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione. Google consiglia di eliminare l'account di servizio dopo aver eliminato il deployment, come descritto più avanti in questa guida.

Esegui il deployment della soluzione

Per aiutarti a eseguire il deployment di questa soluzione con il minimo sforzo, in GitHub è disponibile una configurazione Terraform. La configurazione Terraform definisce tutte le Google Cloud risorse necessarie per la soluzione.

Puoi implementare la soluzione utilizzando uno dei seguenti metodi:

• Tramite la console: utilizza questo metodo se vuoi provare la soluzione con la configurazione predefinita e vedere come funziona. Cloud Build esegue il deployment di tutte le risorse necessarie per la soluzione. Quando non hai più bisogno della soluzione implementata, puoi eliminarla tramite la console. Le risorse create dopo il deployment della soluzione potrebbero dover essere eliminate separatamente.

  Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Eseguire il deployment tramite la console.

• Utilizzo della CLI Terraform: utilizza questo metodo se vuoi personalizzare la soluzione o se vuoi automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse utilizzando l'approccio Infrastructure as Code (IaC). Scarica la configurazione di Terraform da GitHub, personalizza facoltativamente il codice in base alle esigenze e poi esegui il deployment della soluzione utilizzando la CLI Terraform. Dopo aver eseguito il deployment della soluzione, puoi continuare a utilizzare Terraform per gestirla.

  Per utilizzare questo metodo di deployment, segui le istruzioni riportate in Esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

Esegui il deployment tramite la console

Completa i seguenti passaggi per eseguire il deployment della soluzione preconfigurata.

1. Nel catalogo delle Google Cloud soluzioni già pronte, vai alla soluzione Generative AI document summarization.

   Vai alla soluzione di riassunto dei documenti con l'AI generativa

2. Esamina le informazioni fornite nella pagina, ad esempio il costo stimato della soluzione e il tempo di deployment stimato.

3. Quando è tutto pronto per iniziare il deployment della soluzione, fai clic su Esegui il deployment.

   Viene visualizzato un riquadro di configurazione passo passo.

4. Completa i passaggi nel riquadro di configurazione.

   Prendi nota del nome che inserisci per il deployment. Questo nome è obbligatorio in un secondo momento, quando elimini il deployment.

   Quando fai clic su Esegui il deployment, viene visualizzata la pagina Deployment di soluzioni. Il campo Stato di questa pagina mostra Deployment in corso.

5. Attendi il deployment della soluzione.

   Se il deployment non riesce, nel campo Stato viene visualizzato Non riuscito. Puoi utilizzare il log di Cloud Build per diagnosticare gli errori. Per ulteriori informazioni, vedi Errori durante il deployment tramite la console.

   Al termine del deployment, il campo Stato cambia in Eseguito il deployment.

Per provare la soluzione, consulta Esplorare la soluzione.

Quando la soluzione non ti serve più, puoi eliminare il deployment per evitare l'addebito continuo delle risorse Google Cloud . Per saperne di più, consulta Elimina il deployment.

Esegui il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Questa sezione descrive come personalizzare la soluzione o automatizzare il provisioning e la gestione della soluzione utilizzando la CLI Terraform. Le soluzioni di cui esegui il deployment utilizzando Terraform CLI non vengono visualizzate nella pagina Deployment di soluzioni nella console Google Cloud .

Configura il client Terraform

Puoi eseguire Terraform in Cloud Shell o sull'host locale. Questa guida descrive come eseguire Terraform in Cloud Shell, in cui Terraform è preinstallato e configurato per l'autenticazione con Google Cloud.

Il codice Terraform per questa soluzione è disponibile in un repository GitHub.

1. Clona il repository GitHub in Cloud Shell.

   

   Viene visualizzato un prompt per confermare il download del repository GitHub in Cloud Shell.

2. Fai clic su Conferma.

   Cloud Shell viene avviato in una scheda del browser separata e il codice Terraform viene scaricato nella directory $HOME/cloudshell_open dell'ambiente Cloud Shell.

3. In Cloud Shell, controlla se la directory di lavoro attuale è $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. Questa è la directory che contiene i file di configurazione Terraform per la soluzione. Se devi passare a questa directory, esegui questo comando:

   cd $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/
   

4. Inizializza Terraform eseguendo questo comando:

   terraform init
   

   Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:

   Terraform has been successfully initialized!
   

Configura le variabili Terraform

Il codice Terraform che hai scaricato include variabili che puoi utilizzare per personalizzare il deployment in base ai tuoi requisiti. Ad esempio, puoi specificare il progetto Google Cloud e la regione in cui vuoi eseguire il deployment della soluzione.

1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. In caso contrario, vai a quella directory.

2. Nella stessa directory, crea un file di testo denominato terraform.tfvars.

3. Nel file terraform.tfvars, copia il seguente snippet di codice e imposta i valori per le variabili richieste.

   • Segui le istruzioni fornite come commenti nello snippet di codice.
   • Questo snippet di codice include solo le variabili per le quali devi impostare i valori. La configurazione Terraform include altre variabili con valori predefiniti. Per esaminare tutte le variabili e i valori predefiniti, consulta il file variables.tf disponibile nella directory $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/.
   • Assicurati che ogni valore impostato nel file terraform.tfvars corrisponda al tipo di variabile dichiarato nel file variables.tf. Ad esempio, se il tipo definito per una variabile nel file variables.tf è bool, devi specificare true o false come valore di quella variabile nel file terraform.tfvars.

   # This is an example of the terraform.tfvars file.
   # The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
   # The values in this file override any defaults in variables.tf.
   
   # ID of the project in which you want to deploy the solution
   project_id = "PROJECT_ID"
   

Convalida e rivedi la configurazione Terraform

1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. In caso contrario, vai a quella directory.

2. Verifica che la configurazione di Terraform non contenga errori:

   terraform validate
   

   Se il comando restituisce errori, apporta le correzioni necessarie alla configurazione e poi esegui di nuovo il comando terraform validate. Ripeti questo passaggio finché il comando non restituisce il seguente messaggio:

   Success! The configuration is valid.
   

3. Esamina le risorse definite nella configurazione:

   terraform plan
   

4. Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire i valori per le variabili che non hanno valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

   L'output del comando terraform plan è un elenco delle risorse di cui Terraform esegue il provisioning quando applichi la configurazione.

   Se vuoi apportare modifiche, modifica la configurazione ed esegui di nuovo i comandi terraform validate e terraform plan.

Esegui il provisioning delle risorse

Quando non sono necessarie ulteriori modifiche nella configurazione Terraform, esegui il deployment delle risorse.

1. Assicurati che la directory di lavoro attuale sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. In caso contrario, vai a quella directory.

2. Applica la configurazione Terraform:

   terraform apply
   

3. Se non hai creato il file terraform.tfvars come descritto in precedenza, Terraform ti chiede di inserire i valori per le variabili che non hanno valori predefiniti. Inserisci i valori richiesti.

   Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno create.

4. Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

   Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento del deployment.

   Se il deployment non può essere completato, Terraform mostra gli errori che hanno causato l'errore. Esamina i messaggi di errore e aggiorna la configurazione per correggere gli errori. Quindi esegui di nuovo il comando terraform apply. Per assistenza con la risoluzione dei problemi relativi agli errori di Terraform, vedi Errori durante il deployment della soluzione utilizzando la CLI Terraform.

   Una volta create tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:

   Apply complete!
   

A questo punto, puoi esplorare la soluzione e vedere come funziona.

Quando la soluzione non ti serve più, puoi eliminare il deployment per evitare l'addebito continuo delle risorse Google Cloud . Per saperne di più, consulta Elimina il deployment.

Esamina la soluzione

Una volta implementata la soluzione, puoi caricare un documento PDF e visualizzare un riepilogo del documento in BigQuery.

Per visualizzare le risorse Google Cloud di cui è stato eseguito il deployment e la relativa configurazione, fai un tour interattivo nella console.

Inizia il tour

Carica un documento e interroga il modello

Per iniziare a utilizzare questa soluzione, carica un documento e poi poni al LLM preaddestrato domande sul documento.

Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella Google Cloud console, fai clic su Procedura guidata.

Procedura guidata

Elimina il deployment

Quando il deployment della soluzione non serve più, per evitare l'addebito continuo per le risorse che hai creato, elimina il deployment.

Eliminare tramite la console

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console.

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di soluzioni.

   Vai a Deployment di soluzioni

2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.

3. Individua il deployment che vuoi eliminare.

4. Nella riga del deployment, fai clic su more_vert Azioni e poi seleziona Elimina.

   Potrebbe essere necessario scorrere per visualizzare Azioni nella riga.

5. Inserisci il nome del deployment e fai clic su Conferma.

   Il campo Stato mostra Eliminazione.

   Se l'eliminazione non riesce, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud che hai utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per saperne di più, consulta la sezione (Facoltativo) Elimina il progetto.

Elimina utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Utilizza questa procedura se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform.

1. In Cloud Shell, assicurati che la directory di lavoro corrente sia $HOME/cloudshell_open/terraform-gen-ai-document-summarization/. In caso contrario, vai a quella directory.

2. Rimuovi le risorse di cui è stato eseguito il provisioning da Terraform:

   terraform destroy
   

   Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

3. Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

   Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo l'eliminazione di tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:

   Destroy complete!
   

   Se l'eliminazione non riesce, consulta le indicazioni per la risoluzione dei problemi in Errore durante l'eliminazione di un deployment.

Quando non hai più bisogno del progetto Google Cloud che hai utilizzato per la soluzione, puoi eliminarlo. Per saperne di più, consulta la sezione (Facoltativo) Elimina il progetto.

(Facoltativo) Elimina il progetto

Se hai eseguito il deployment della soluzione in un nuovo progetto Google Cloud e non ne hai più bisogno, eliminalo completando i seguenti passaggi:

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Al prompt, digita l'ID progetto e fai clic su Chiudi.

Se decidi di conservare il progetto, elimina l'account di servizio creato per questa soluzione, come descritto nella sezione successiva.

(Facoltativo) Elimina il account di servizio

Se hai eliminato il progetto che hai utilizzato per la soluzione, salta questa sezione.

Come accennato in precedenza in questa guida, quando hai eseguito il deployment della soluzione, è stato creato un account di servizio per tuo conto. All'account di servizio sono state assegnate determinate autorizzazioni IAM temporaneamente, ovvero le autorizzazioni sono state revocate automaticamente dopo il completamento delle operazioni di deployment ed eliminazione della soluzione, ma l'account di servizio non viene eliminato. Google consiglia di eliminare questo account di servizio.

• Se hai eseguito il deployment della soluzione tramite la console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di soluzioni. Se ti trovi già su questa pagina, aggiorna il browser. Un processo viene attivato in background per eliminare ilaccount di serviziot. Non sono necessari ulteriori interventi.

• Se hai eseguito il deployment della soluzione utilizzando Terraform CLI, completa i seguenti passaggi:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Service account.

     Vai ad Account di servizio

  2. Seleziona il progetto che hai utilizzato per la soluzione.

  3. Seleziona l'account di servizio che vuoi eliminare.

     L'ID email del account di servizio creato per la soluzione è nel seguente formato:

     goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
     

     L'ID email contiene i seguenti valori:

     • DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment.
     • NNN: un numero casuale di tre cifre.
     • PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai implementato la soluzione.

  4. Fai clic su Elimina.

Risolvere gli errori

Le azioni che puoi intraprendere per diagnosticare e risolvere gli errori dipendono dal metodo di deployment e dalla complessità dell'errore.

Errori durante il deployment tramite la console

Se il deployment non va a buon fine quando utilizzi la console, procedi nel seguente modo:

1. Vai alla pagina Deployment di soluzioni.

   Se il deployment non è riuscito, nel campo Stato viene visualizzato Non riuscito.

2. Visualizza i dettagli degli errori che hanno causato il problema:

   1. Nella riga del deployment, fai clic su more_vert Azioni.

      Potrebbe essere necessario scorrere per visualizzare Azioni nella riga.

   2. Seleziona Visualizza i log di Cloud Build.

3. Esamina il log di Cloud Build e intraprendi le azioni appropriate per risolvere il problema che ha causato l'errore.

Errori durante il deployment utilizzando l'interfaccia a riga di comando di Terraform

Se il deployment non riesce quando utilizzi Terraform, l'output del comando terraform apply include messaggi di errore che puoi esaminare per diagnosticare il problema.

Gli esempi nelle sezioni seguenti mostrano gli errori di deployment che potresti riscontrare quando utilizzi Terraform.

Errore API non abilitata

Se crei un progetto e poi tenti immediatamente di eseguire il deployment della soluzione nel nuovo progetto, il deployment potrebbe non riuscire e restituire un errore simile al seguente:

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

Se si verifica questo errore, attendi qualche minuto, quindi esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore durante l'assegnazione dell'indirizzo richiesto

Quando esegui il comando terraform apply, potrebbe verificarsi un errore cannot assign requested address con un messaggio simile al seguente:

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

Se si verifica questo errore, esegui di nuovo il comando terraform apply.

Errore di configurazione

Se modifichi gli argomenti delle risorse nel file main.tf utilizzando valori non supportati, si verifica un errore come il seguente:

Error: Error creating Instance: googleapi: Error 400: Provided Redis version is
not supported: REDIS_5_X
│ com.google.apps.framework.request.StatusException:
  <eye3 title='INVALID_ARGUMENT'/>
  generic::INVALID_ARGUMENT: Provided Redis version is not supported: REDIS_5_X
Details:
│ [
│   {
│     "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest",
│     "fieldViolations": [
│       {
│         "description": "Invalid value: REDIS_5_X",
│         "field": "instance.redis_version"
│       }
│     ]
│   }
│ ]
│
│   with google_redis_instance.main,
│   on main.tf line 96, in resource "google_redis_instance" "main":
│   96: resource "google_redis_instance" "main" {

In questo caso, l'intenzione era di utilizzare Redis versione 5, ma il valore specificato per l'argomento instance.redis_version (REDIS_5_X) nel file main.tf non è valido. Il valore corretto è REDIS_5_0, come elencato nella documentazione dell'API REST Memorystore.

Errore durante l'eliminazione di un deployment

In alcuni casi, i tentativi di eliminare un deployment potrebbero non riuscire:

• Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione tramite la console, se modifichi una risorsa di cui è stato eseguito il provisioning dalla soluzione e se poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. Il campo Stato nella pagina Deployment di soluzioni mostra Non riuscito e il log di Cloud Build mostra la causa dell'errore.
• Dopo aver eseguito il deployment di una soluzione utilizzando Terraform CLI, se modifichi una risorsa utilizzando un'interfaccia non Terraform (ad esempio, la console) e poi provi a eliminare il deployment, l'eliminazione potrebbe non riuscire. I messaggi nell'output del comando terraform destroy mostrano la causa dell'errore.

Esamina i log e i messaggi di errore, identifica ed elimina le risorse che hanno causato l'errore, quindi prova di nuovo a eliminare il deployment.

Se un deployment basato sulla console non viene eliminato e non riesci a diagnosticare l'errore utilizzando il log di Cloud Build, puoi eliminare il deployment utilizzando la CLI Terraform, come descritto nella sezione successiva.

Elimina un deployment basato sulla console utilizzando la CLI Terraform

Questa sezione descrive come eliminare un deployment basato sulla console se si verificano errori quando provi a eliminarlo tramite la console. In questo approccio, scarichi la configurazione Terraform per il deployment che vuoi eliminare e poi utilizzi la CLI Terraform per eliminare il deployment.

1. Identifica la regione in cui sono archiviati il codice Terraform, i log e altri dati del deployment. Questa regione potrebbe essere diversa da quella che hai selezionato durante il deployment della soluzione.

   1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Deployment di soluzioni.

      Vai a Deployment di soluzioni

   2. Seleziona il progetto che contiene il deployment da eliminare.

   3. Nell'elenco delle implementazioni, individua la riga dell'implementazione che vuoi eliminare.

   4. Fai clic su expand_more Visualizza tutti i contenuti della riga.

   5. Nella colonna Località, prendi nota della seconda località, come evidenziato nell'esempio seguente:

      

2. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

3. Crea variabili di ambiente per l'ID progetto, la regione e il nome del deployment che vuoi eliminare:

   export REGION="REGION"
   export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
   

   In questi comandi, sostituisci quanto segue:

   • REGION: la località che hai annotato in precedenza in questa procedura.
   • PROJECT_ID: l'ID del progetto in cui hai implementato la soluzione.
   • DEPLOYMENT_NAME: il nome del deployment che vuoi eliminare.

4. Recupera l'ID dell'ultima revisione del deployment che vuoi eliminare:

   export REVISION_ID=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
       | jq .latestRevision -r)
       echo $REVISION_ID
   

   L'output è simile al seguente:

   projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0
   

5. Recupera la posizione Cloud Storage della configurazione Terraform per il deployment:

   export CONTENT_PATH=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
       | jq .applyResults.content -r)
       echo $CONTENT_PATH
   

   Di seguito è riportato un esempio dell'output di questo comando:

   gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content
   

6. Scarica la configurazione Terraform da Cloud Storage a Cloud Shell:

   gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
   cd $HOME/content/
   

   Attendi che venga visualizzato il messaggio Operation completed, come mostrato nell'esempio seguente:

   Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
   

7. Inizializza Terraform:

   terraform init
   

   Attendi finché non viene visualizzato il seguente messaggio:

   Terraform has been successfully initialized!
   

8. Rimuovi le risorse di cui hai eseguito il deployment:

   terraform destroy
   

   Terraform mostra un elenco delle risorse che verranno eliminate.

   Se vengono visualizzati avvisi relativi a variabili non dichiarate, ignorali.

9. Quando ti viene chiesto di eseguire le azioni, inserisci yes.

   Terraform mostra messaggi che indicano l'avanzamento. Dopo l'eliminazione di tutte le risorse, Terraform visualizza il seguente messaggio:

   Destroy complete!
   

10. Elimina l'artefatto di deployment:

    curl -X DELETE \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"
    

11. Attendi qualche secondo e verifica che l'artefatto di deployment sia stato eliminato:

    curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
        | jq .error.message
    

    Se l'output mostra null, attendi qualche secondo ed esegui di nuovo il comando.

    Dopo l'eliminazione dell'artefatto di deployment, viene visualizzato un messaggio come mostrato nell'esempio seguente:

    Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found
    

Invia feedback

Le soluzioni già pronte sono solo a scopo informativo e non sono prodotti supportati ufficialmente. Google può modificare o rimuovere le soluzioni senza preavviso.

Per risolvere gli errori, esamina i log di Cloud Build e l'output di Terraform.

Per inviare un feedback:

• Per la documentazione, i tutorial nella console o la soluzione, utilizza il pulsante Invia feedback nella pagina.

• Per il codice Terraform non modificato, crea problemi nel repository GitHub. I problemi di GitHub vengono esaminati in base al principio del "best effort" e non sono destinati a domande di utilizzo generale.

• Per problemi relativi ai prodotti utilizzati nella soluzione, contatta l'assistenza clienti Google Cloud.

Passaggi successivi

• Scopri di più sull'AI generativa su Vertex AI.
• Per una panoramica dei principi e dei consigli architetturali specifici per i workload di AI e ML in Google Cloud, consulta la prospettiva AI e ML nel Well-Architected Framework.