Entrenamiento personalizado: Limpia tu proyecto

En esta página, se explica cómo limpiar los recursos de Google Cloud que creaste para entrenar tu modelo de clasificación de imágenes y entregar predicciones con él.

Este documento es parte del instructivo “entrenamiento personalizado de Hello”, que te guía a través del uso de Vertex AI para entrenar un modelo de clasificación de imágenes y entregar predicciones mediante el modelo. En este instructivo, usarás la función de entrenamiento personalizado de Vertex AI para ejecutar una aplicación de entrenamiento de Keras de TensorFlow en uno de los entornos de contenedores prediseñados de Vertex AI. Este trabajo de entrenamiento personalizado entrena un modelo de aprendizaje automático (AA) para clasificar imágenes de flores según su tipo. Después de entrenar el modelo de AA, en el instructivo se muestra cómo crear un extremo y entregar predicciones de ese extremo a una aplicación web simple.

Para seguir la guía paso a paso en esta tarea directamente en la consola de Google Cloud, haz clic en Guía:

GUIARME

En este instructivo, se incluyen las siguientes páginas:

  1. Configura tu proyecto y tu entorno.

  2. Entrena un modelo de clasificación de imágenes personalizado.

  3. Entrega predicciones desde un modelo de clasificación de imágenes personalizado.

  4. Limpia tu proyecto.

En cada página, se supone que ya realizaste las instrucciones de las páginas anteriores del instructivo.

En el resto de este documento, se supone que usas el mismo entorno de Cloud Shell que creaste cuando sigues la primera página de este instructivo. Si tu sesión original de Cloud Shell ya no está abierta, puedes volver al entorno de la siguiente manera:

  1. En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.

    Activar Cloud Shell

  2. En la sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

    cd hello-custom-sample

Borrar recursos de Vertex AI

En esta sección, se describe cómo borrar todos los recursos de Vertex AI que creaste para este instructivo.

Anula la implementación del modelo en el extremo

En esta sección, se describe cómo anular la implementación de tu modelo en tu extremo. Puedes pensar en esta acción como una forma de desconectar el modelo del extremo.

Debes seguir esta sección para poder borrar tu extremo o borrar tu modelo.

  1. En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Extremos.

    Ir a Endpoints

  2. Haz clic en hello_custom para ir a la página de detalles del extremo.

  3. En la fila de tu modelo, haz clic en hello_customAnular la implementación del modelo .

  4. En el cuadro de diálogo Anular la implementación del modelo desde el extremo, haz clic en Anular la implementación.

Borra tu extremo

Antes de seguir esta sección, debes anular la implementación de tu modelo desde el extremo. A continuación, haz lo siguiente para borrar el extremo:

  1. En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Extremos.

    Ir a Endpoints

  2. Busca tu fila de tu extremo, hello_custom, de nuevo. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Quitar extremo.

  3. En el diálogo Quitar extremo, haz clic en Confirmar.

Borra tu modelo

Antes de seguir esta sección, debes anular la implementación de tu modelo desde el extremo. A continuación, haz lo siguiente para borrar el extremo:

  1. En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Modelos.

    Ir a los modelos

  2. Busca la fila de tu modelo, hello_custom. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar modelo.

  3. En el cuadro de diálogo Borrar modelo, haz clic en Borrar.

Borra tu trabajo y canalización de entrenamiento personalizados

La canalización de entrenamiento y el trabajo personalizado son solo registros del entrenamiento que se produjo antes. Si deseas borrar tu trabajo personalizado, haz lo siguiente:

  1. En la consola de Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Canalizaciones de entrenamiento.

    Ir a Canalizaciones de entrenamiento

  2. Busca la fila de tu canalización de entrenamiento, hello_custom. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar canalización de entrenamiento.

  3. En el cuadro de diálogo Borrar trabajo de entrenamiento, haz clic en Borrar.

  4. Para ir a la página Trabajos personalizados, haz clic en Trabajo personalizado en la consola de Google Cloud o haz clic en el siguiente vínculo:

    Ve a Trabajos personalizados

  5. Encuentra la fila de tu trabajo personalizado, hello_custom-custom-job. En esa fila, haz clic en Ver más . Luego, haz clic en Borrar trabajo personalizado.

  6. En el cuadro de diálogo Borrar trabajo de entrenamiento, haz clic en Borrar.

Limpia tu sesión de Cloud Shell

Cloud Shell no genera cargos y borra el disco de almacenamiento de forma automática después de un período de inactividad. Sin embargo, si planeas usar Cloud Shell para otros fines en el futuro cercano, es posible que desees quitar de forma manual los archivos que creaste para este instructivo.

En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta los siguientes comandos:

cd ..
rm -rf hello-custom-sample

Borra el bucket de Cloud Storage

En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

Reemplaza BUCKET_NAME por el nombre del bucket de Cloud Storage que creaste cuando leíste la primera página de este instructivo.

Borra tu función de Cloud Functions

En tu sesión de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando:

gcloud functions delete classify_flower --region=us-central1 --quiet

¿Qué sigue?