Os recursos persistentes ficam disponíveis até serem excluídos. Uma vez excluído, não há garantia de que você poderá criar o recurso permanente do mesmo tipo de recurso novamente se houver um estoque esgotado. Nesta página, mostramos como excluir um recurso persistente usando o console do Google Cloud, a CLI do Google Cloud, o SDK da Vertex AI para Python e a API REST.
Funções exigidas
Para receber a permissão necessária a fim de excluir um recurso permanente,
peça ao administrador para conceder a você o papel de
Administrador da Vertex AI (roles/aiplatform.admin
) no projeto.
Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte Gerenciar acesso.
Esse papel predefinido contém a
permissão aiplatform.persistentResources.delete
, que é
necessária para excluir um recurso permanente.
Também é possível conseguir essa permissão com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.
Excluir um recurso persistente
Para instruções sobre como excluir um recurso permanente quando não precisar mais dele, selecione uma das guias a seguir. Observe que, se houver jobs personalizados em execução no recurso permanente quando você o excluir, eles serão cancelados automaticamente antes da exclusão do recurso.
Console
Para excluir um recurso permanente no console do Google Cloud, faça o seguinte:
No console do Google Cloud, acesse a página Recursos permanentes.
Clique no nome do recurso persistente que você quer excluir.
Clique em
Excluir.Clique em Confirmar.
gcloud
Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso permanente que você quer excluir.
- LOCATION: a região do recurso permanente que você quer excluir.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso permanente que você quer excluir.
Execute o este comando:
Linux, macOS ou Cloud Shell
gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID \ --project=PROJECT_ID \ --region=LOCATION
Windows (PowerShell)
gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID ` --project=PROJECT_ID ` --region=LOCATION
Windows (cmd.exe)
gcloud ai persistent-resources delete PERSISTENT_RESOURCE_ID ^ --project=PROJECT_ID ^ --region=LOCATION
Você receberá uma resposta semelhante a esta
Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/] Request to delete the PersistentResource [projects/sample-project/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource] has been sent. You may view the status of your persistent resource with the command $ gcloud ai persistent-resources describe projects/sample-project/locations/us-central1/persistentResources/test-persistent-resource
Python
Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Python Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.
Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.
resource_to_delete = persistent_resource.PersistentResource( EXAMPLE_PERSISTENT_RESOURCE_ID ) # Delete the persistent resource. resource_to_delete.delete(sync=SYNC)
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto do recurso permanente que você quer excluir.
- LOCATION: a região do recurso permanente que você quer excluir.
- PERSISTENT_RESOURCE_ID: o ID do recurso permanente que você quer excluir.
Método HTTP e URL:
DELETE https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/persistentResources/PERSISTENT_RESOURCE_ID
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/operations/1234567890123456789", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2023-07-28T17:22:08.316883Z", "updateTime": "2023-07-28T17:22:08.316883Z" } }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
A seguir
- Saiba mais sobre recursos persistentes.
- Execute jobs de treinamento em um recurso persistente
- Crie e use um recurso permanente.
- Receba informações sobre um recurso persistente.
- Reinicialize um recurso persistente.