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 バケットの削除

  1. Google Cloud コンソールで、Cloud Storage の [バケット] ページに移動します。

    [バケット] に移動

  2. 削除するバケットのチェックボックスをクリックします。
  3. バケットを削除するには、 [削除] をクリックして、指示に沿って操作します。

次のステップ