En esta página, se explica cómo limpiar los recursos de Google Cloud que creaste para entrenar tu modelo de clasificación de imágenes y entregar predicciones con él.
En este instructivo, se incluyen las siguientes páginas:Entrena un modelo de clasificación de imágenes personalizado.
Entrega predicciones desde un modelo de clasificación de imágenes personalizado.
Limpia tu proyecto.
En cada página, se supone que ya realizaste las instrucciones de las páginas anteriores del instructivo.
En el resto de este documento, se supone que usas el mismo entorno de Cloud Shell que creaste cuando sigues la primera página de este instructivo. Si tu sesión original de Cloud Shell ya no está abierta, puedes volver al entorno de la siguiente manera:-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
-
En la sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:
cd hello-custom-sample
Borrar recursos de Vertex AI
En esta sección, se describe cómo borrar todos los recursos de Vertex AI que creaste para este instructivo.
Anula la implementación del modelo en el extremo
En esta sección, se describe cómo anular la implementación de tu modelo en tu extremo. Puedes pensar en esta acción como una forma de desconectar el modelo del extremo.
Debes seguir esta sección para poder borrar tu extremo o borrar tu modelo.
En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Extremos.
Haz clic en
hello_custompara ir a la página de detalles del extremo.En la fila de tu modelo, haz clic en
hello_customAnular la implementación del modelo .En el cuadro de diálogo Anular la implementación del modelo desde el extremo, haz clic en Anular la implementación.
Borra tu extremo
Antes de seguir esta sección, debes anular la implementación de tu modelo desde el extremo. A continuación, haz lo siguiente para borrar el extremo:
En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Extremos.
Busca tu fila de tu extremo,
hello_custom, de nuevo. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Quitar extremo.En el diálogo Quitar extremo, haz clic en Confirmar.
Borra tu modelo
Antes de seguir esta sección, debes anular la implementación de tu modelo desde el extremo. A continuación, haz lo siguiente para borrar el modelo:
En la sección Vertex AI de la consola de Google Cloud, vaya a la página Modelos.
Busca la fila de tu modelo,
hello_custom. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar modelo.En el cuadro de diálogo Borrar modelo, haz clic en Borrar.
Borra tu trabajo y canalización de entrenamiento personalizados
La canalización de entrenamiento y el trabajo personalizado son solo registros del entrenamiento que se produjo antes. Si deseas borrar tu trabajo personalizado, haz lo siguiente:
En la consola de Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Canalizaciones de entrenamiento.
Busca la fila de tu canalización de entrenamiento,
hello_custom. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar canalización de entrenamiento.En el cuadro de diálogo Borrar trabajo de entrenamiento, haz clic en Borrar.
Para ir a la página Trabajos personalizados, haz clic en Trabajo personalizado en la consola de Google Cloud o haz clic en el siguiente vínculo:
Encuentra la fila de tu trabajo personalizado,
hello_custom-custom-job. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar trabajo personalizado.En el cuadro de diálogo Borrar trabajo de entrenamiento, haz clic en Borrar.
Limpia tu sesión de Cloud Shell
Cloud Shell no genera cargos y borra el disco de almacenamiento de forma automática después de un período de inactividad. Sin embargo, si planeas usar Cloud Shell para otros fines en el futuro cercano, es posible que desees quitar de forma manual los archivos que creaste para este instructivo.
En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta los siguientes comandos:
cd ..
rm -rf hello-custom-sample
Borra el bucket de Cloud Storage
En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:
gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME --recursive --continue-on-error
Reemplaza BUCKET_NAME por el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste cuando leíste la primera página de este instructivo.
Borra tu función de Cloud Run
En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:
gcloud functions delete classify_flower --region=us-central1 --quiet
¿Qué sigue?
Para obtener información sobre otras formas de entrenar modelos de AA en Vertex AI, prueba uno de los otros instructivos de Vertex AI.