Introduzione all'addestramento personalizzato: pulizia del progetto

Questa pagina ti guida nella pulizia delle risorse Google Cloud che hai creato per addestrare il modello di classificazione delle immagini e fornire previsioni.

Questo tutorial è composto da più pagine:

1. Configurazione del progetto e dell'ambiente.

2. Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

3. Esecuzione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

4. Pulizia del progetto in corso.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni delle pagine precedenti del tutorial.

Il resto di questo documento presuppone che tu stia utilizzando lo stesso ambiente Cloud Shell che hai creato seguendo la prima pagina di questo tutorial. Se la sessione Cloud Shell originale non è più aperta, puoi tornare all'ambiente nel seguente modo:

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

2. Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

   cd hello-custom-sample

Elimina le risorse Vertex AI

Questa sezione descrive come eliminare tutte le risorse Vertex AI che hai creato per questo tutorial.

Annulla il deployment del modello dall'endpoint

Questa sezione descrive come annullare il deployment del modello dall'endpoint. Puoi considerare questa azione come un modo per disconnettere il modello dall'endpoint.

Devi seguire questa sezione prima di poter eliminare l'endpoint o eliminare il modello.

1. Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Endpoint.

   Vai a Endpoint

2. Fai clic su hello_custom per andare alla pagina dei dettagli dell'endpoint.

3. Nella riga del modello, hello_custom, fai clic su Annulla il deployment del modello .

4. Nella finestra di dialogo Annulla il deployment del modello nell'endpoint, fai clic su Annulla il deployment.

Elimina l'endpoint

Prima di eliminare un endpoint, devi annullare il deployment del modello dall'endpoint. Dopo aver eliminato l'endpoint, non potrai riutilizzare il nome dell'endpoint per un massimo di 7 giorni.

Dopo aver annullato il deployment del modello dall'endpoint, procedi nel seguente modo per eliminare l'endpoint:

1. Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Endpoint.

   Vai a Endpoint

2. Trova di nuovo la riga del tuo endpoint, hello_custom. In quella riga, fai clic su Mostra altro . Quindi, fai clic su Rimuovi endpoint.

3. Nella finestra di dialogo Rimuovi endpoint, fai clic su Conferma.

Eliminare il modello

Prima di seguire questa sezione, devi annullare il deployment del modello dall'endpoint. Dopodiché, segui questi passaggi per eliminare il modello:

1. Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Modelli.

   Vai a Modelli

2. Trova la riga del tuo modello, hello_custom. Nella riga, fai clic su Mostra altro . Poi, fai clic su Elimina modello.

3. Nella finestra di dialogo Elimina modello, fai clic su Elimina.

Elimina la pipeline di addestramento e il job personalizzati

La pipeline di addestramento e il job personalizzato sono solo record dell'addestramento eseguito in precedenza. Se vuoi eliminare il tuo job personalizzato:

1. Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Pipeline di addestramento.

   Vai alle pipeline di addestramento

2. Trova la riga della tua pipeline di addestramento, hello_custom. In questa riga, fai clic su Mostra altro . Quindi, fai clic su Elimina pipeline di addestramento.

3. Nella finestra di dialogo Elimina job di addestramento, fai clic su Elimina.

4. Per andare alla pagina Job personalizzati, fai clic su Job personalizzato nella consoleGoogle Cloud o fai clic sul seguente link:

   Vai a Job personalizzati

5. Trova la riga del tuo job personalizzato, hello_custom-custom-job. In questa riga, fai clic su Mostra altro . Quindi, fai clic su Elimina lavoro personalizzato.

6. Nella finestra di dialogo Elimina job di addestramento, fai clic su Elimina.

Pulire la sessione Cloud Shell

Cloud Shell non comporta costi e elimina automaticamente il disco home dopo un periodo di inattività. Tuttavia, se prevedi di utilizzare Cloud Shell per altri scopi nel prossimo futuro, ti consigliamo di rimuovere manualmente i file che hai creato per questo tutorial.

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questi comandi:

cd ..
rm -rf hello-custom-sample

Elimina il bucket Cloud Storage

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME --recursive --continue-on-error

Sostituisci BUCKET_NAME con il nome del bucket Cloud Storage che hai creato durante la lettura della prima pagina di questo tutorial.

Elimina la funzione Cloud Run

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

gcloud functions delete classify_flower --region=us-central1 --quiet

Passaggi successivi

• Per scoprire altri modi per addestrare modelli ML su Vertex AI, prova uno degli altri tutorial su Vertex AI.

• Leggi una panoramica del funzionamento di Vertex AI.