画像分類モデルをトレーニングし、そのモデルから予測を取得するために作成した Google Cloud リソースをクリーンアップします。リソースの一部から予期しない料金が発生しないようにするには、次の手順を行います。
このチュートリアルは、次のページから構成されています。
プロジェクトをクリーンアップします。
各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。
Vertex AI リソースを削除する
このセクションでは、モデルのデプロイを解除してから、プロジェクト、リソース、エンドポイント、モデル、データセット、Cloud Storage バケットを削除する方法について説明します。
モデルのデプロイ解除
モデルとエンドポイントを削除する前に、モデルのデプロイを解除する必要があります。
Google Cloud Console の Vertex AI セクションで、[トレーニング] ページに移動します。
トレーニング済みの AutoML モデルを選択します。[評価] タブが開きます。
[デプロイとテスト] タブをクリックします。
モデルを見つけます。モデルの行でその他アイコン
をクリックし、[モデルのデプロイ解除] をクリックします。[モデルのデプロイ解除] で [確認] をクリックします。
エンドポイントを削除する
Google Cloud Console の Vertex AI セクションで、[エンドポイント] ページに移動します。
エンドポイント
hello_automl_image
を探します。その行でその他アイコン をクリックし、[エンドポイントを削除] をクリックします。[エンドポイントを削除] で [確認] をクリックします。
モデルを削除する
Google Cloud Console の Vertex AI セクションで、[モデル] ページに移動します。
モデルを見つけます。その行で、その他アイコン
をクリックして、[モデルを削除] をクリックします。[Delete model and all of its associated versions] で、[削除] をクリックします。
データセットを削除する
Google Cloud Console の Vertex AI セクションで、[データセット] ページに移動します。
データセットを見つけます。その行で、その他アイコン
をクリックして、[データセットを削除] をクリックします。[データセットの削除] で、[削除] をクリックします。
Cloud Shell セッションをクリーンアップする
Cloud Shell では、課金は発生しません。また、非アクティブな状態が一定期間続くと、ホームディスクが自動的に削除されます。
Cloud Storage バケットを削除する
- In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
- Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
- To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.
次のステップ
Vertex AI チュートリアルのいずれかを使用して、Vertex AI で ML モデルをトレーニングする別の方法を確認する。
Vertex AI の仕組みの概要を確認する。