หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

วิธีใช้ Cloud Run Jobs Video Intelligence API สำหรับการประมวลผลวิดีโอ

1. บทนำ

ภาพรวม

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างงาน Cloud Run ที่เขียนด้วย Node.js ที่มีคำอธิบายเป็นภาพของทุกฉากในวิดีโอ อย่างแรก งานของคุณจะใช้ Video Intelligence API เพื่อตรวจหาการประทับเวลาเมื่อฉากต่างๆ เปลี่ยนไป ต่อไป งานของคุณจะใช้ไบนารีของบุคคลที่สามที่เรียกว่า ffmpeg เพื่อจับภาพหน้าจอสำหรับการประทับเวลาการเปลี่ยนฉากแต่ละครั้ง สุดท้าย เราจะใช้คำบรรยายภาพ Vertex AI เพื่อสร้างคำอธิบายด้วยภาพของภาพหน้าจอ

Codelab นี้ยังสาธิตวิธีใช้ ffmpeg ภายใน Cloud Run Job เพื่อจับภาพจากวิดีโอตามการประทับเวลาที่ระบุ เนื่องจากต้องติดตั้ง ffmpeg แยกต่างหาก Codelab นี้จะแสดงวิธีสร้าง Dockerfile เพื่อติดตั้ง ffmpeg เป็นส่วนหนึ่งของ Cloud Run Job

นี่เป็นภาพการทำงานของ Cloud Run Job

ภาพประกอบคำอธิบายวิดีโอของ Cloud Run Job

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

วิธีสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์โดยใช้ Dockerfile เพื่อติดตั้งไบนารีของบุคคลที่สาม
วิธีปฏิบัติตามหลักการให้สิทธิ์ขั้นต่ำที่สุดด้วยการสร้างบัญชีบริการสำหรับงาน Cloud Run เพื่อเรียกใช้บริการอื่นๆ ของ Google Cloud
วิธีใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Video Intelligence จาก Cloud Run Job
วิธีเรียกใช้ Google APIs เพื่อดูคำอธิบายภาพของแต่ละฉากจาก Vertex AI

2. การตั้งค่าและข้อกำหนด

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คุณเข้าสู่ระบบ Cloud Console แล้ว
คุณได้ทำให้บริการ Cloud Run ใช้งานได้ก่อนหน้านี้ ตัวอย่างเช่น คุณทำตามวิธีทำให้บริการเว็บใช้งานได้จากการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับซอร์สโค้ดเพื่อเริ่มต้นใช้งาน

เปิดใช้งาน Cloud Shell

คลิกเปิดใช้งาน Cloud Shell จาก Cloud Console

หากเริ่มต้นใช้งาน Cloud Shell เป็นครั้งแรก คุณจะเห็นหน้าจอตรงกลางที่อธิบายว่านี่คืออะไร หากระบบแสดงหน้าจอตรงกลาง ให้คลิกต่อไป

การจัดสรรและเชื่อมต่อกับ Cloud Shell ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที

เครื่องเสมือนนี้โหลดด้วยเครื่องมือการพัฒนาทั้งหมดที่จำเป็น โดยมีไดเรกทอรีหลักขนาด 5 GB ถาวรและทำงานใน Google Cloud ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายและการตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างมาก งานส่วนใหญ่ใน Codelab นี้สามารถทำได้โดยใช้เบราว์เซอร์

เมื่อเชื่อมต่อกับ Cloud Shell แล้ว คุณควรเห็นข้อความตรวจสอบสิทธิ์และโปรเจ็กต์ได้รับการตั้งค่าเป็นรหัสโปรเจ็กต์แล้ว

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคุณได้รับการตรวจสอบสิทธิ์แล้ว

gcloud auth list

เอาต์พุตจากคำสั่ง

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

หมายเหตุ: เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gcloud เป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งแบบรวมที่มีประสิทธิภาพใน Google Cloud โดยจะติดตั้งมาล่วงหน้าใน Cloud Shell คุณจะเห็นการรองรับการใช้งานแท็บเสร็จสมบูรณ์ คุณอาจได้รับแจ้งให้ตรวจสอบสิทธิ์ในครั้งแรกที่เรียกใช้คำสั่ง โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมที่หัวข้อภาพรวมของเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gcloud

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Cloud Shell เพื่อยืนยันว่าคำสั่ง gcloud รู้เกี่ยวกับโปรเจ็กต์ของคุณ

gcloud config list project

เอาต์พุตจากคำสั่ง

[core]
project = <PROJECT_ID>

หากไม่ใช่ ให้ตั้งคำสั่งด้วยคำสั่งนี้

gcloud config set project <PROJECT_ID>

เอาต์พุตจากคำสั่ง

Updated property [core/project].

3. เปิดใช้ API และตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้ Codelab นี้ได้ คุณจะต้องเปิดใช้ API หลายรายการ Codelab นี้ต้องใช้ API ต่อไปนี้ คุณเปิดใช้ API เหล่านั้นได้โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

gcloud services enable run.googleapis.com \
    storage.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    videointelligence.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com

จากนั้นคุณจะตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมที่จะใช้ทั่วทั้ง Codelab นี้ได้

REGION=<YOUR-REGION>
PROJECT_ID=<YOUR-PROJECT-ID>
PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')
JOB_NAME=video-describer-job
BUCKET_ID=$PROJECT_ID-video-describer
SERVICE_ACCOUNT="cloud-run-job-video"
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

4. สร้างบัญชีบริการ

คุณจะต้องสร้างบัญชีบริการสำหรับงาน Cloud Run เพื่อใช้เข้าถึง Cloud Storage, Vertex AI และ Video Intelligence API

ก่อนอื่น ให้สร้างบัญชีบริการ

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
  --display-name="Cloud Run Video Scene Image Describer service account"

จากนั้นให้สิทธิ์เข้าถึงที่เก็บข้อมูล Cloud Storage และ Vertex AI API แก่บัญชีบริการ

# to view & download storage bucket objects
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/storage.objectViewer

# to call the Vertex AI imagetext model
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/aiplatform.user

5. สร้างที่เก็บข้อมูล Cloud Storage

สร้างที่เก็บข้อมูล Cloud Storage ที่คุณอัปโหลดวิดีโอเพื่อประมวลผลโดย Cloud Run Job ด้วยคำสั่งต่อไปนี้

gsutil mb -l us-central1 gs://$BUCKET_ID/

[ไม่บังคับ] คุณใช้วิดีโอตัวอย่างนี้ได้โดยการดาวน์โหลดในเครื่อง

gsutil cp gs://cloud-samples-data/video/visionapi.mp4 testvideo.mp4

อัปโหลดไฟล์วิดีโอไปยังที่เก็บข้อมูลของพื้นที่เก็บข้อมูลได้เลย

FILENAME=<YOUR-VIDEO-FILENAME>
gsutil cp $FILENAME gs://$BUCKET_ID

6. สร้างงาน Cloud Run

ขั้นแรก ให้สร้างไดเรกทอรีสำหรับซอร์สโค้ดและ cd ลงในไดเรกทอรีนั้น

mkdir video-describer-job && cd $_

จากนั้นสร้างไฟล์ package.json ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้

{
  "name": "video-describer-job",
  "version": "1.0.0",
  "private": true,
  "description": "describes the image in every scene for a given video",
  "main": "app.js",
  "author": "Google LLC",
  "license": "Apache-2.0",
  "scripts": {
    "start": "node app.js"
  },
  "dependencies": {
    "@google-cloud/storage": "^7.7.0",
    "@google-cloud/video-intelligence": "^5.0.1",
    "axios": "^1.6.2",
    "fluent-ffmpeg": "^2.1.2",
    "google-auth-library": "^9.4.1"
  }
}

แอปนี้ประกอบด้วยไฟล์ต้นฉบับหลายไฟล์เพื่อให้อ่านง่ายขึ้น ก่อนอื่นให้สร้างไฟล์ต้นฉบับ app.js ที่มีเนื้อหาด้านล่าง ไฟล์นี้ประกอบด้วยจุดแรกเข้าสำหรับงานและประกอบด้วยตรรกะหลักสำหรับแอป

const bucketName = "<YOUR_BUCKET_ID>";
const videoFilename = "<YOUR-VIDEO-FILENAME>";

const { captureImages } = require("./helpers/imageCapture.js");
const { detectSceneChanges } = require("./helpers/sceneDetector.js");
const { getImageCaption } = require("./helpers/imageCaptioning.js");
const storageHelper = require("./helpers/storage.js");
const authHelper = require("./helpers/auth.js");

const fs = require("fs").promises;
const path = require("path");

const main = async () => {

    try {

        // download the file to locally to the Cloud Run Job instance
        let localFilename = await storageHelper.downloadVideoFile(
            bucketName,
            videoFilename
        );

        // PART 1 - Use Video Intelligence API
        // detect all the scenes in the video & save timestamps to an array

        // EXAMPLE OUTPUT
        // Detected scene changes at the following timestamps:
        // [1, 7, 11, 12]
        let timestamps = await detectSceneChanges(localFilename);
        console.log(
            "Detected scene changes at the following timestamps: ",
            timestamps
        );

        // PART 2 - Use ffmpeg via dockerfile install
        // create an image of each scene change
        // and save to a local directory called "output"
        // returns the base filename for the generated images

        // EXAMPLE OUTPUT
        // creating screenshot for scene:  1 at output/video-filename-1.png
        // creating screenshot for scene:  7 at output/video-filename-7.png
        // creating screenshot for scene:  11 at output/video-filename-11.png
        // creating screenshot for scene:  12 at output/video-filename-12.png
        // returns the base filename for the generated images
        let imageBaseName = await captureImages(localFilename, timestamps);

        // PART 3a - get Access Token to call Vertex AI APIs via REST
        // needed for the image captioning
        // since we're calling the Vertex AI APIs directly
        let accessToken = await authHelper.getAccessToken();
        console.log("got an access token");

        // PART 3b - use Image Captioning to describe each scene per screenshot
        // EXAMPLE OUTPUT
        /*
        [
            {
                timestamp: 1,
                description:
                    "an aerial view of a city with a bridge in the background"
            },
            {
                timestamp: 7,
                description:
                    "a man in a blue shirt sits in front of shelves of donuts"
            },
            {
                timestamp: 11,
                description:
                    "a black and white photo of people working in a bakery"
            },
            {
                timestamp: 12,
                description:
                    "a black and white photo of a man and woman working in a bakery"
            }
        ]; */

        // instantiate the data structure for storing the scene description and timestamp
        // e.g. an array of json objects,
        // [{ timestamp: 5, description: "..." }, ...]
        let scenes = [];

        // for each timestamp, send the image to Vertex AI
        console.log("getting Vertex AI description for each timestamps");
        scenes = await Promise.all(
            timestamps.map(async (timestamp) => {
                let filepath = path.join(
                    "./output",
                    imageBaseName + "-" + timestamp + ".png"
                );

                // get the base64 encoded image bc sending via REST
                const encodedFile = await fs.readFile(filepath, "base64");

                // send each screenshot to Vertex AI for description
                let description = await getImageCaption(
                    accessToken,
                    encodedFile
                );

                return { timestamp: timestamp, description: description };
            })
        );

        console.log("finished collecting all the scenes");
        console.log(scenes);
    } catch (error) {
        //return an error
        console.error("received error: ", error);
    }
};

// Start script
main().catch((err) => {
    console.error(err);
});

จากนั้นสร้าง Dockerfile

# Copyright 2020 Google, LLC.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

# Use the official lightweight Node.js image.
# https://hub.docker.com/_/node
FROM node:20.10.0-slim

# Create and change to the app directory.
WORKDIR /usr/src/app

RUN apt-get update && apt-get install -y ffmpeg

# Copy application dependency manifests to the container image.
# A wildcard is used to ensure both package.json AND package-lock.json are copied.
# Copying this separately prevents re-running npm install on every code change.
COPY package*.json ./

# Install dependencies.
# If you add a package-lock.json speed your build by switching to 'npm ci'.
# RUN npm ci --only=production
RUN npm install --production

# Copy local code to the container image.
COPY . .

# Run the job on container startup.
CMD [ "npm", "start" ]

และสร้างไฟล์ชื่อ .dockerignore เพื่อละเว้นการสร้างคอนเทนเนอร์สำหรับบางไฟล์

Dockerfile
.dockerignore
node_modules
npm-debug.log

สร้างโฟลเดอร์ชื่อ helpers โฟลเดอร์นี้จะมีไฟล์ตัวช่วย 5 ไฟล์

mkdir helpers
cd helpers

จากนั้นสร้างไฟล์ sceneDetector.js ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้ ไฟล์นี้ใช้ Video Intelligence API เพื่อตรวจจับเมื่อฉากต่างๆ ในวิดีโอมีการเปลี่ยนแปลง

const fs = require("fs");
const util = require("util");
const readFile = util.promisify(fs.readFile);
const ffmpeg = require("fluent-ffmpeg");

const Video = require("@google-cloud/video-intelligence");
const client = new Video.VideoIntelligenceServiceClient();

module.exports = {
    detectSceneChanges: async function (downloadedFile) {
        // Reads a local video file and converts it to base64
        const file = await readFile(downloadedFile);
        const inputContent = file.toString("base64");

        // setup request for shot change detection
        const videoContext = {
            speechTranscriptionConfig: {
                languageCode: "en-US",
                enableAutomaticPunctuation: true
            }
        };

        const request = {
            inputContent: inputContent,
            features: ["SHOT_CHANGE_DETECTION"]
        };

        // Detects camera shot changes
        const [operation] = await client.annotateVideo(request);
        console.log("Shot (scene) detection in progress...");
        const [operationResult] = await operation.promise();

        // Gets shot changes
        const shotChanges =
            operationResult.annotationResults[0].shotAnnotations;

        console.log(
            "Shot (scene) changes detected: " + shotChanges.length
        );

        // data structure to be returned
        let sceneChanges = [];

        // for the initial scene
        sceneChanges.push(1);

        // if only one scene, keep at 1 second
        if (shotChanges.length === 1) {
            return sceneChanges;
        }

        // get length of video
        const videoLength = await getVideoLength(downloadedFile);

        shotChanges.forEach((shot, shotIndex) => {
            if (shot.endTimeOffset === undefined) {
                shot.endTimeOffset = {};
            }
            if (shot.endTimeOffset.seconds === undefined) {
                shot.endTimeOffset.seconds = 0;
            }
            if (shot.endTimeOffset.nanos === undefined) {
                shot.endTimeOffset.nanos = 0;
            }

            // convert to a number
            let currentTimestampSecond = Number(
                shot.endTimeOffset.seconds
            );

            let sceneChangeTime = 0;
            // double-check no scenes were detected within the last second
            if (currentTimestampSecond + 1 > videoLength) {
                sceneChangeTime = currentTimestampSecond;
            } else {
                // otherwise, for simplicity, just round up to the next second
                sceneChangeTime = currentTimestampSecond + 1;
            }

            sceneChanges.push(sceneChangeTime);
        });

        return sceneChanges;
    }
};

async function getVideoLength(localFile) {
    let getLength = util.promisify(ffmpeg.ffprobe);
    let length = await getLength(localFile);

    console.log("video length: ", length.format.duration);
    return length.format.duration;
}

จากนั้นสร้างไฟล์ชื่อ imageCapture.js ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้ ไฟล์นี้ใช้แพ็กเกจโหนด fluent-ffmpeg เพื่อเรียกใช้คำสั่ง ffmpeg จากภายในแอปโหนด

const ffmpeg = require("fluent-ffmpeg");
const path = require("path");
const util = require("util");

module.exports = {
    captureImages: async function (localFile, scenes) {
        let imageBaseName = path.parse(localFile).name;

        try {
            for (scene of scenes) {
                console.log("creating screenshot for scene: ", +scene);
                await createScreenshot(localFile, imageBaseName, scene);
            }
        } catch (error) {
            console.log("error gathering screenshots: ", error);
        }

        console.log("finished gathering the screenshots");
        return imageBaseName; // return the base filename for each image
    }
};

async function createScreenshot(localFile, imageBaseName, scene) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        ffmpeg(localFile)
            .screenshots({
                timestamps: [scene],
                filename: `${imageBaseName}-${scene}.png`,
                folder: "output",
                size: "320x240"
            })
            .on("error", () => {
                console.log(
                    "Failed to create scene for timestamp: " + scene
                );
                return reject(
                    "Failed to create scene for timestamp: " + scene
                );
            })
            .on("end", () => {
                return resolve();
            });
    });
}

สุดท้าย ให้สร้างไฟล์ชื่อ imageCaptioning.js ที่มีเนื้อหาต่อไปนี้ ไฟล์นี้ใช้ Vertex AI เพื่อรับคำอธิบายด้วยภาพของรูปภาพฉากแต่ละภาพ

const axios = require("axios");
const { GoogleAuth } = require("google-auth-library");

const auth = new GoogleAuth({
    scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
});

module.exports = {
    getImageCaption: async function (token, encodedFile) {
        // this example shows you how to call the Vertex REST APIs directly
        // https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/image/image-captioning#get-captions-short
        // https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/image-captioning

        let projectId = await auth.getProjectId();

        let config = {
            headers: {
                "Authorization": "Bearer " + token,
                "Content-Type": "application/json; charset=utf-8"
            }
        };

        const json = {
            "instances": [
                {
                    "image": {
                        "bytesBase64Encoded": encodedFile
                    }
                }
            ],
            "parameters": {
                "sampleCount": 1,
                "language": "en"
            }
        };

        let response = await axios.post(
            "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/" +
                projectId +
                "/locations/us-central1/publishers/google/models/imagetext:predict",
            json,
            config
        );

        return response.data.predictions[0];
    }
};

สร้างไฟล์ชื่อ auth.js ไฟล์นี้จะใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์การตรวจสอบสิทธิ์ของ Google เพื่อรับโทเค็นเพื่อการเข้าถึงที่จําเป็นต่อการเรียกใช้ปลายทาง Vertex AI โดยตรง

const { GoogleAuth } = require("google-auth-library");

const auth = new GoogleAuth({
    scopes: "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
});

module.exports = {
    getAccessToken: async function () {
        return await auth.getAccessToken();
    }
};

ขั้นตอนสุดท้าย ให้สร้างไฟล์ชื่อ storage.js ไฟล์นี้จะใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Cloud Storage เพื่อดาวน์โหลดวิดีโอจากพื้นที่เก็บข้อมูลระบบคลาวด์

const { Storage } = require("@google-cloud/storage");

module.exports = {
    downloadVideoFile: async function (bucketName, videoFilename) {
        // Creates a client
        const storage = new Storage();

        // keep same name locally
        let localFilename = videoFilename;

        const options = {
            destination: localFilename
        };

        // Download the file
        await storage
            .bucket(bucketName)
            .file(videoFilename)
            .download(options);

        console.log(
            `gs://${bucketName}/${videoFilename} downloaded locally to ${localFilename}.`
        );

        return localFilename;
    }
};

7. ทำให้ใช้งานได้และเรียกใช้งาน Cloud Run

ก่อนอื่น ให้ตรวจสอบว่าคุณอยู่ในไดเรกทอรีราก video-describer-job ของ Codelab

cd .. && pwd

จากนั้นจึงใช้คำสั่งนี้เพื่อทำให้งาน Cloud Run ใช้งานได้

gcloud run jobs deploy $JOB_NAME  --source . --region $REGION

ตอนนี้คุณจะเรียกใช้งาน Cloud Run ได้โดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

gcloud run jobs execute $JOB_NAME

เมื่องานเสร็จสิ้น คุณสามารถเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อรับลิงก์ไปยัง URI ของบันทึก (หรือจะใช้ Cloud Console แล้วไปที่งาน Cloud Run โดยตรงเพื่อดูบันทึกก็ได้)

gcloud run jobs executions describe <JOB_EXECUTION_ID>

คุณควรเห็นผลลัพธ์ต่อไปนี้ในบันทึก

[{ timestamp: 1, description: 'what is google cloud vision api ? is written on a white background .'},
{ timestamp: 3, description: 'a woman wearing a google cloud vision api shirt sits at a table'},
{ timestamp: 18, description: 'a person holding a cell phone with the words what is cloud vision api on the bottom' }, ...]

8. ยินดีด้วย

ขอแสดงความยินดีที่เรียน Codelab จนจบ

เราขอแนะนำให้อ่านเอกสารประกอบเกี่ยวกับ Video Intelligence API, Cloud Run และคำบรรยายแทนเสียงแบบภาพ Vertex AI

หัวข้อที่ครอบคลุม

วิธีสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์โดยใช้ Dockerfile เพื่อติดตั้งไบนารีของบุคคลที่สาม
วิธีปฏิบัติตามหลักการให้สิทธิ์ขั้นต่ำที่สุดด้วยการสร้างบัญชีบริการสำหรับงาน Cloud Run เพื่อเรียกใช้บริการอื่นๆ ของ Google Cloud
วิธีใช้ไลบรารีของไคลเอ็นต์ Video Intelligence จาก Cloud Run Job
วิธีเรียกใช้ Google APIs เพื่อดูคำอธิบายภาพของแต่ละฉากจาก Vertex AI

9. ล้างข้อมูล

เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินที่ไม่ตั้งใจ (เช่น หากมีการเรียกใช้งาน Cloud Run นี้โดยไม่ได้ตั้งใจมากกว่าการจัดสรรการเรียกใช้ Cloud Run รายเดือนในรุ่นฟรี) คุณจะลบงาน Cloud Run หรือลบโปรเจ็กต์ที่คุณสร้างในขั้นตอนที่ 2 ก็ได้

หากต้องการลบงาน Cloud Run ให้ไปที่ Cloud Run บน Cloud Console ที่ https://console.cloud.google.com/run/ แล้วลบฟังก์ชัน video-describer-job (หรือ $JOB_NAME ในกรณีที่คุณใช้ชื่ออื่น)

หากเลือกลบทั้งโปรเจ็กต์ ให้ไปที่ https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager เลือกโปรเจ็กต์ที่คุณสร้างในขั้นตอนที่ 2 แล้วเลือกลบ หากลบโปรเจ็กต์ คุณจะต้องเปลี่ยนโปรเจ็กต์ใน Cloud SDK คุณสามารถดูรายการโปรเจ็กต์ที่ใช้ได้ทั้งหมดโดยเรียกใช้ gcloud projects list