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、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。

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 [さらに表示 ] をクリックします。次に、[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] ダイアログで [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 [さらに表示 ] をクリックします。[モデルを削除] をクリックします。

  3. [モデルを削除] ダイアログで、[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 [さらに表示 ] をクリックします。[データセットを削除] 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

Cloud Shell セッションで、次のコマンドを実行します。

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

BUCKET_NAME は、このチュートリアルの最初のページを参照したときに作成した Cloud Storage バケットの名前で置き換えます。

次のステップ