Как программно получить идентификатор модели из google-cloud-automl с помощью клиентской библиотеки node.js

Теперь я могу использовать клиентскую библиотеку autoML node.js для обучения модели на google-cloud-automl.

Q: Как я могу программно получить идентификатор модели после завершения обучения модели ?.

Цель: я буду использовать этот идентификатор для развертывания модели без веб-интерфейса.

Пробовал: Сначала я подумал, что это в ответе при обучении модели (operation.name). Но в имени операции было указано projects / $ {projectId} / locations / $ {location} / operations / $ {operationId}, что не включает идентификатор модели. Поэтому я понятия не имею, как программно получить идентификатор модели.

Любое предложение буду благодарен.

код для обучения: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/train-edge

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const dataset_id = 'YOUR_DATASET_ID';
// const displayName = 'YOUR_DISPLAY_NAME';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require(`@google-cloud/automl`).v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function createModel() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    model: {
      displayName: displayName,
      datasetId: datasetId,
      imageClassificationModelMetadata: {
        trainBudgetMilliNodeHours: 24000,
      },
    },
  };

  // Don't wait for the LRO
  const [operation] = await client.createModel(request);
  console.log(`Training started... ${operation}`);
  console.log(`Training operation name: ${operation.name}`);
}

createModel();

код для развертывания из: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/deploy (требуется идентификатор модели)

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require(`@google-cloud/automl`).v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function deployModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

  const [operation] = await client.deployModel(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Model deployment finished. ${response}`);
}

deployModel();