agent-platform-model-registry

Официальный skill Google описывает управление машинными моделями и их версиями в Agent Platform Model Registry. В его границах находятся загрузка модели, перечисление зарегистрированных моделей, получение подробностей, изменение метаданных и удаление. Это реестр и control-plane операции: источник отдельно предупреждает не использовать данный workflow для обучения модели, развёртывания на endpoints или управления моделями, которые не относятся к Agent Platform. Поэтому карточка полезна там, где уже определены проект Google Cloud, регион и нужный реестр, но не заменяет инструкции по training или serving. Перед командами требуется подготовить окружение Google Cloud: войти через gcloud auth login, получить Application Default Credentials командой gcloud auth application-default login и выбрать проект через gcloud config set project $PROJECT_ID. Для каждой операции нужно указывать --region=$LOCATION_ID; в исходном документе явно запрещён бездумный выбор global. Регионы, права и доступность конкретных возможностей нужно проверить в своём проекте, потому что пример команды не выдаёт IAM-доступ и не создаёт проект автоматически. Безопасность действий разделена на три уровня. Read-only операции list, describe и get относятся к Tier R и могут выполняться без дополнительного подтверждения. Upload и update относятся к Tier M: перед выполнением требуется интерактивное подтверждение, причём в карточке подтверждения должна быть приведена точная команда со всеми обязательными флагами; запуск в тот же момент, когда показывается запрос, запрещён. Delete относится к Tier D: операция необратима, поэтому нужен отдельный typed confirmation до выполнения. Это важная граница для автоматизации: название действия нельзя считать достаточным подтверждением, а отсутствие ответа нельзя трактовать как согласие. Для чтения реестра источник предлагает gcloud ai models list с регионом, а для карточки модели — gcloud ai models describe MODEL_ID с тем же регионом. Версию можно адресовать формой MODEL_ID@VERSION_ID. Загрузка новой модели через gcloud ai models upload принимает регион, display name, URI контейнерного образа и путь к артефактам; операция является долгой, а для версии существующей модели используется parent-model или идентификатор родителя. Обновление меняет поля вроде display name, description и labels. Удаление модели вместе с версиями требует предварительно убрать их с endpoints; в документе это отмечено как необратимое действие. Отдельный read-only шаг посвящён publisher models в Model Garden. Перед подготовкой интерактивных деталей нужно найти точный model_id через gcloud ai model-garden models list с фильтром, запросить полное имя ресурса и использовать поле name, например publishers/google/models/gemma2. Это предотвращает подстановку приблизительного имени. Практический сценарий skill — сначала подтвердить проект, регион и точный ресурс, затем выполнить чтение, а для upload/update/delete пройти соответствующий уровень подтверждения. Ограничения прямо следуют из источника: ADC, IAM, правильные PROJECT_ID и LOCATION_ID обязательны; пример глобального региона использовать нельзя; долгие операции нужно дождаться и проверить; удаление нельзя считать восстановимым. Skill описывает команды gcloud и правила безопасности, но не гарантирует, что любая модель, версия, publisher-запись или регион доступны без проверки текущего состояния Google Cloud.