Hello 图片数据：清理项目

清理您为训练图片分类模型并通过该模型执行预测而创建的 Google Cloud 资源。请按照以下步骤操作，以避免部分资源产生意外费用。

本教程包含多个页面：

1. 设置您的项目和环境。

2. 创建图片分类数据集并导入图片。

3. 训练 AutoML 图片分类模型。

4. 评估和分析模型性能。

5. 将模型部署到端点并发送预测。

6. 清理您的项目。

每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。

删除 Vertex AI 资源

本部分介绍如何取消部署模型，然后删除以下项目资源：端点、模型、数据集和 Cloud Storage 存储桶。

取消部署模型

在删除模型和端点之前，必须先取消部署模型。

1. 在 Google Cloud Console 的 Vertex AI 部分中，转到模型页面。

   前往“训练”页面

2. 选择经过训练的 AutoML 模型。您将转到评估标签页。

3. 点击部署和测试标签页。

4. 找到您的模型。在模型所在的行中，点击三个垂直点 ，然后点击取消部署模型。

5. 在取消部署模型中，点击确认。

删除端点

1. 在 Google Cloud Console 的 Vertex AI 部分中，转到端点页面。

   转到“端点”页面

2. 找到您的端点 hello_automl_image。在该行中，点击三个垂直点 ，然后点击移除端点。

3. 在移除端点中，点击确认。

删除模型

1. 在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 部分中，转到模型页面。

   转到“模型”页面

2. 找到您的模型。在该行中，点击三个垂直点 ，然后点击删除模型。

3. 在删除模型及其所有关联的版本中，点击删除。

删除数据集

1. 在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 部分中，转到数据集页面。

   转到“数据集”页面

2. 找到您的数据集。在该行中，点击三个垂直点 ，然后点击删除数据集。

3. 在删除数据集中，点击删除。

清理 Cloud Shell 会话

Cloud Shell 不会产生任何费用，并且会在一段时间不活动之后自动删除您的主磁盘。

删除您的 Cloud Storage 存储桶

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入 Cloud Storage 存储桶页面。

   进入“存储桶”

2. 点击要删除的存储分区对应的复选框。
3. 如需删除存储分区，请点击删除，然后按照说明操作。

后续步骤

• 如需了解在 Vertex AI 上训练机器学习模型的其他方法，请尝试其他 Vertex AI 教程。

• 阅读 Vertex AI 的工作原理概览。