Pengantar pelatihan kustom: Membersihkan project

Halaman ini akan memandu Anda membersihkan resource Google Cloud yang dibuat untuk melatih model klasifikasi gambar dan menyajikan prediksi dari model tersebut.

Dokumen ini adalah bagian dari tutorial "Pengantar pelatihan kustom", yang akan memandu Anda menggunakan Vertex AI untuk melatih model klasifikasi gambar dan menyajikan prediksi menggunakan model tersebut. Dalam tutorial ini, Anda akan menggunakan fitur pelatihan kustom Vertex AI untuk menjalankan aplikasi pelatihan TensorFlow Keras di salah satu lingkungan container bawaan Vertex AI. Tugas pelatihan kustom akan melatih model machine learning (ML) untuk mengklasifikasikan gambar bunga berdasarkan jenisnya. Setelah Anda melatih model ML, tutorial ini akan menunjukkan cara membuat endpoint dan menyajikan prediksi dari endpoint tersebut ke aplikasi web sederhana.

Untuk mengikuti panduan langkah demi langkah tugas ini langsung di konsol Google Cloud, klik Pandu saya:

Pandu saya

Tutorial ini meliputi beberapa halaman:

  1. Menyiapkan project dan lingkungan.

  2. Melatih model klasifikasi gambar kustom.

  3. Menyajikan prediksi dari model klasifikasi gambar kustom.

  4. Membersihkan project.

Setiap halaman mengasumsikan bahwa Anda telah menjalankan petunjuk dari halaman tutorial sebelumnya.

Bagian selanjutnya dari dokumen ini mengasumsikan bahwa Anda menggunakan lingkungan Cloud Shell yang sama dengan yang Anda buat saat mengikuti halaman pertama tutorial ini. Jika sesi Cloud Shell awal tidak lagi terbuka, Anda dapat kembali ke lingkungan dengan melakukan tindakan berikut:

  1. Di konsol Google Cloud, aktifkan Cloud Shell.

    Aktifkan Cloud Shell

  2. Dalam sesi Cloud Shell, jalankan perintah berikut:

    cd hello-custom-sample

Menghapus resource Vertex AI

Bagian ini menjelaskan cara menghapus semua resource Vertex AI yang Anda buat untuk tutorial ini.

Membatalkan deployment model dari endpoint

Bagian ini menjelaskan cara membatalkan deployment model dari endpoint. Anda dapat menganggap tindakan ini sebagai cara untuk memutuskan koneksi model dari endpoint.

Anda harus mengikuti bagian ini sebelum dapat menghapus endpoint atau menghapus model.

  1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka halaman Endpoint.

    Buka Endpoint

  2. Klik hello_custom untuk membuka halaman detail endpoint.

  3. Di baris untuk model Anda, hello_custom, klik Batalkan deployment model .

  4. Pada dialog Batalkan deployment model dari endpoint, klik Batalkan deployment.

Menghapus endpoint

Sebelum mengikuti bagian ini, Anda harus membatalkan deployment model dari endpoint. Setelah itu, lakukan tindakan berikut untuk menghapus endpoint Anda:

  1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka halaman Endpoint.

    Buka Endpoint

  2. Cari lagi baris endpoint, hello_custom. Pada baris tersebut, klik Tampilkan lebih banyak . Lalu klik Hapus endpoint.

  3. Pada dialog Hapus endpoint, klik Konfirmasi.

Menghapus model

Sebelum mengikuti bagian ini, Anda harus membatalkan deployment model dari endpoint. Setelah itu, lakukan tindakan berikut untuk menghapus endpoint Anda:

  1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka halaman Model.

    Buka Model

  2. Temukan baris model, hello_custom. Pada baris tersebut, klik Tampilkan lebih banyak . Lalu klik Hapus model.

  3. Pada dialog Hapus model, klik Hapus.

Menghapus tugas dan pipeline pelatihan kustom

Pipeline pelatihan dan tugas kustom Anda hanyalah catatan dari pelatihan yang telah dijalankan sebelumnya. Jika Anda ingin menghapus tugas kustom, lakukan langkah berikut:

  1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka halaman Pipeline pelatihan.

    Buka Pipeline pelatihan

  2. Temukan baris pipeline pelatihan, hello_custom. Pada baris tersebut, klik Tampilkan lebih banyak . Kemudian, klik Hapus pipeline pelatihan.

  3. Dalam dialog Hapus tugas pelatihan, klik Hapus.

  4. Untuk membuka halaman Tugas kustom, klik Tugas kustom di konsol Google Cloud, atau klik link berikut:

    Buka Tugas kustom

  5. Temukan baris tugas kustom, hello_custom-custom-job. Pada baris tersebut, klik Tampilkan lebih banyak . Kemudian klik Hapus tugas kustom.

  6. Dalam dialog Hapus tugas pelatihan, klik Hapus.

Membersihkan sesi Cloud Shell

Cloud Shell tidak dikenakan biaya, dan otomatis menghapus disk pribadi Anda setelah tidak aktif selama periode tertentu. Namun, jika Anda berencana menggunakan Cloud Shell untuk tujuan lain dalam waktu dekat, sebaiknya hapus file yang dibuat untuk tutorial ini secara manual.

Dalam sesi Cloud Shell Anda, jalankan perintah berikut:

cd ..
rm -rf hello-custom-sample

Menghapus bucket Cloud Storage

Dalam sesi Cloud Shell Anda, jalankan perintah berikut:

gsutil -m rm -rf gs://BUCKET_NAME

Ganti BUCKET_NAME dengan nama bucket Cloud Storage yang Anda buat saat membaca halaman pertama tutorial ini.

Menghapus Cloud Function

Dalam sesi Cloud Shell Anda, jalankan perintah berikut:

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

Langkah selanjutnya