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. 将模型部署到端点并发送预测。

  5. 清理项目。

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。

    转到“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 Console 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 Console 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

在本教程中，Vertex AI 会为您创建一个存储桶，用于存储导入的图片。如需查找此存储桶以将其删除，请在 Cloud Shell 会话中运行以下命令。

gsutil ls -L -b

在运行本教程当天创建的 US-CENTRAL1 区域中找到名称以 cloud-ai-platform 开头的存储桶。记下此存储桶的名称。它附加了 GUID，因此可能类似于 cloud-ai-platform-12345678-9123-4567-8910-123456789012。这是为您创建的 Vertex AI 存储分区。记下其全名，然后运行以下命令：

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

将 BUCKET_NAME 替换为您刚记下的 Cloud Storage 存储桶的名称。此命令会删除您导入存储桶的每个映像，然后删除存储桶。

后续步骤

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将模型部署到端点并进行预测