如何在Vertex AI管道中获取模型资源名称对应的真实model ID？

现有一段Kubeflow管道代码：

training_op = gcc_aip.AutoMLTabularTrainingJobRunOp(
    project=project,
    display_name=display_name,
    optimization_prediction_type="classification",
    budget_milli_node_hours=1000,
    column_transformations=[ ... ],
    dataset=dataset_create_op.outputs["dataset"],
    target_column="Class",
)
model_to_evaluate= training_op.outputs["model"]

model_id=model_to_evaluate.name

这段代码能正常运行，但model_id的值一直是'model'，拿不到模型资源名称末尾的真实ID——就是类似projects/{PROJECT}/locations/{LOCATION}/models/{model_id}里{model_id}对应的那部分内容。

要获取真实的模型ID，得解析model_to_evaluate的完整资源名称，不能直接用.name属性。这里提供两种可行的方法：

方法1：拆分资源名称字符串 #

直接用Python字符串拆分，从完整路径里提取最后一段：

model_resource_name = model_to_evaluate.value
model_id = model_resource_name.split("/")[-1]

方法2：用Google Cloud官方工具解析 #

如果项目里已经依赖google-cloud-aiplatform库，也可以用官方的资源解析方式：

方式A：通过Model类提取 #

from google.cloud.aiplatform import Model
model = Model(model_name=model_to_evaluate.value)
model_id = model.resource_name.split("/")[-1]

方式B：用资源名称工具类 #

from google.api_core import resource_name_utils
model_id = resource_name_utils.extract_resource_id(model_to_evaluate.value, "models")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者schoon