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には複数のページが含まれます。

  1. プロジェクトと環境の設定

  2. 画像分類データセットの作成と画像のインポート

  3. AutoML 画像分類モデルのトレーニング

  4. エンドポイントへのモデルのデプロイと予測の送信

  5. プロジェクトのクリーンアップ

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

このチュートリアルでは、インポートした画像を保存するバケットが Vertex AI によって作成されています。このバケットを探して削除するには、Cloud Shell セッションで次のコマンドを実行します。

gsutil ls -L -b

US-CENTRAL1 リージョンで、このチュートリアルの実施日に作成され、名前が cloud-ai-platform で始まるバケットを見つけます。このバケットの名前をメモしておきます。GUID が追加されているため、cloud-ai-platform-12345678-9123-4567-8910-123456789012 のようになります。これは、Vertex AI によって作成されるバケットです。フルネームをメモしてから、次のコマンドを実行します。

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

BUCKET_NAME は、先ほどメモした Cloud Storage バケットの名前に置き換えます。このコマンドは、バケットにインポートしたすべての画像を削除してから、バケットを削除します。

次のステップ