Hello 画像データ: プロジェクトのクリーンアップ

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。

  1. プロジェクトと環境を設定します。

  2. 画像分類データセットを作成して画像をインポートします。

  3. AutoML 画像分類モデルをトレーニングします。

  4. モデルのパフォーマンスを評価して分析します。

  5. エンドポイントにモデルをデプロイして、予測を送信します。

  6. 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。

  1. 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] ページに移動

  2. 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。

  3. [デプロイとテスト] タブをクリックします。

  4. 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。

  5. [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

  1. 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] ページに移動

  2. 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。

  3. [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

  1. 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] ページに移動

  2. 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。

  3. [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

  1. 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] ページに移動

  2. 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。

  3. [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

  1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

    Go to Buckets

  2. Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
  3. To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.

次のステップ

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エンドポイントにモデルをデプロイして予測する