Treinamento personalizado do Hello: limpar seu projeto

Nesta página, você verá como limpar os recursos do Google Cloud criados para treinar o modelo de classificação de imagens e para exibir previsões usando ele.

Este documento faz parte do tutorial "Treinamento personalizado do Hello", que ensina a usar a Vertex AI para treinar um modelo de classificação de imagens e exibir previsões usando o modelo. Neste tutorial, você usará o recurso de treinamento personalizado da Vertex AI para executar um aplicativo de treinamento Keras do TensorFlow em um dos ambientes de contêineres predefinidos da Vertex AI. Esse job de treinamento personalizado treina um modelo de machine learning (ML) para classificar imagens de flores por tipo. Depois de treinar o modelo de ML, o tutorial mostra como criar um endpoint e exibir previsões desse endpoint para um app da Web simples.

Para seguir as instruções detalhadas desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:

Orientações

Este tutorial tem várias páginas:

  1. Como configurar o projeto e o ambiente

  2. Como treinar um modelo de classificação de imagens personalizado

  3. Como exibir previsões de um modelo de classificação de imagens personalizado

  4. Como limpar o projeto

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

O restante deste documento pressupõe que você está usando o mesmo ambiente do Cloud Shell criado ao seguir a primeira página deste tutorial. Se a sessão original do Cloud Shell não estiver mais aberta, será possível retornar ao ambiente fazendo o seguinte:

  1. No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.

    Ativar o Cloud Shell

  2. Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando:

    cd hello-custom-sample

Excluir recursos do Vertex AI

Nesta seção, descrevemos como excluir todos os recursos da Vertex AI criados por você para este tutorial.

Remover a implantação do modelo do endpoint

Nesta seção, descrevemos como remover a implantação do modelo no endpoint. Pense nessa ação como uma forma de desconectar o modelo do endpoint.

É preciso seguir esta seção antes de excluir o endpoint ou o modelo.

  1. No Console do Google Cloud, na seção "Vertex AI", acesse a página Endpoints.

    Acessar o Endpoints

  2. Clique em hello_custom para acessar a página de detalhes do endpoint.

  3. Na linha do seu modelo, hello_custom, clique em Cancelar a implantação do modelo .

  4. Na caixa de diálogo Cancelar a implantação do modelo do endpoint, clique em Cancelar a implantação.

Excluir o endpoint

Antes de seguir esta seção, é necessário remover a implantação do modelo do endpoint. Depois, faça o seguinte para excluir o endpoint:

  1. No Console do Google Cloud, na seção "Vertex AI", acesse a página Endpoints.

    Acessar o Endpoints

  2. Localize novamente a linha do endpoint, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Remover endpoint.

  3. Na caixa de diálogo Remover endpoint, clique em Confirmar.

Excluir seu modelo

Antes de seguir esta seção, é necessário remover a implantação do modelo do endpoint. Depois, faça o seguinte para excluir o endpoint:

  1. No Console do Google Cloud, na seção "Vertex AI", acesse a página Modelos.

    Acessar a página "Modelos"

  2. Encontre a linha do modelo, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir modelo.

  3. Na caixa de diálogo Excluir modelo, clique em Excluir.

Excluir o pipeline de treinamento personalizado e o job

O pipeline de treinamento e o job personalizado são apenas registros do treinamento que aconteceu anteriormente. Se você quiser excluir o job personalizado, faça o seguinte:

  1. No Console do Google Cloud, na seção "Vertex AI", acesse a página Pipelines de treinamento.

    Acessar pipelines de treinamento

  2. Encontre a linha do pipeline de treinamento, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir pipeline de treinamento.

  3. Na caixa de diálogo Excluir job de treinamento, clique em Excluir.

  4. Para acessar a página Jobs personalizados, clique em Job personalizado no console do Google Cloud ou no link a seguir:

    Acessar "Jobs personalizados"

  5. Encontre a linha do job personalizado, hello_custom-custom-job. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir job personalizado.

  6. Na caixa de diálogo Excluir job de treinamento, clique em Excluir.

Limpar a sessão do Cloud Shell

O Cloud Shell não gera cobranças e exclui automaticamente o disco inicial após um período de inatividade. No entanto, se você planeja usar o Cloud Shell para outras finalidades em breve, convém remover manualmente os arquivos criados para este tutorial.

Na sessão do Cloud Shell, execute os seguintes comandos: 

cd ..
rm -rf hello-custom-sample

Excluir o bucket do Cloud Storage

Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando: 

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

Substitua BUCKET_NAME pelo nome do bucket do Cloud Storage criado ao ler a primeira página deste tutorial.

Exclua a Função do Cloud

Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando: 

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

A seguir