Hello 文本数据：清理项目

从 2024 年 9 月 15 日起，您只能通过转换到 Vertex AI Gemini 提示和调优来自定义分类、实体提取和情感分析目标。您将无法再针对文本分类、实体提取和情感分析目标训练或更新 Vertex AI AutoML 模型。您可以继续使用现有的 Vertex AI AutoML Text 模型，直到 2025 年 6 月 15 日。如需了解 AutoML 文本和 Gemini 的比较情况，请参阅适用于 AutoML 文本用户的 Gemini。如需详细了解 Gemini 如何通过改进提示功能来提供增强的用户体验，请参阅调优简介。如需开始使用调优，请参阅 Gemini 文本模型的模型调优

如需了解详情，请在以下某个环境中运行“创建、训练和部署 AutoML 文本分类模型”Jupyter 笔记本：

在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本中打开 | 在 GitHub 上查看

清理您在本教程中创建的 Google Cloud 资源。为避免产生意外费用，请按照以下步骤操作。

本教程包含多个页面：

1. 设置项目和环境。

2. 创建文本分类数据集。

3. 训练 AutoML 文本分类模型。

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

本部分介绍如何删除以下项目资源：端点、模型、数据集和 Cloud Storage 存储桶。

删除端点

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到端点页面。

   转至 Endpoints

2. 点击端点。

3. 在端点详情页面上，找到模型所在的行。点击 查看更多 > 从端点取消部署模型。

4. 在从端点取消部署模型对话框中，点击取消部署。

5. 返回端点页面。

6. 找到您的端点，然后点击  查看更多 > 删除端点。

7. 在删除端点对话框中，点击确认。

删除模型

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入 Model Registry 页面。

   进入 Model Registry 页面

2. 找到您的模型，然后点击  查看更多 > 删除模型。

3. 在删除模型对话框中，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，然后点击  查看更多 > 删除数据集。

删除您的 Cloud Storage 存储桶

1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

   Go to Buckets

2. Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
3. To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.

Cloud Shell 会话

您无需采取任何操作。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。

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。