Hello 文字資料：清除專案

自 2024 年 9 月 15 日起，您只能改用 Vertex AI Gemini 提示並進行調整，才能自訂分類、實體擷取和情緒分析目標。您將無法再訓練或更新 Vertex AI AutoML 的文字分類、實體擷取和情緒分析目標模型。您可以繼續使用現有的 Vertex AI AutoML Text 模型，直到 2025 年 6 月 15 日為止。如要比較 AutoML 文字和 Gemini，請參閱「AutoML 文字使用者的 Gemini」。如要進一步瞭解 Gemini 如何透過改善提示功能提供更優質的使用者體驗，請參閱「調校簡介」。如要開始調整，請參閱「Gemini 文字模型的模型調整」

如需更多資訊，請在下列任一環境中執行「建立、訓練及部署 AutoML 文字分類模型」Jupyter 筆記本：

在 Colab 中開啟 | 在 Colab Enterprise 中開啟 | 在 Vertex AI Workbench 使用者管理的筆記本中開啟 | 在 GitHub 中查看

清除您在本教學課程中建立的 Google Cloud 資源。請按照下列步驟操作，避免產生意外費用。

本教學課程包含多個頁面：

1. 設定專案和環境

2. 建立文字分類資料集。

3. 訓練 AutoML 文字分類模型。

4. 將模型部署至端點，並傳送預測結果。

5. 清除專案所用資源。

每個頁面都假設您已執行教學課程先前頁面中的操作說明。

刪除 Vertex AI 資源

本節說明如何刪除下列專案資源：端點、模型、資料集和 Cloud Storage 值區。

刪除端點

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往「Endpoints」(端點) 頁面。

   前往「端點」

2. 按一下端點。

3. 在端點詳細資料頁面中，找出模型的資料列。依序按一下 「View more」「Undeploy model from endpoint」。

4. 在「Undeploy model from endpoint」對話方塊中，按一下「Undeploy」。

5. 返回「Endpoints」(端點) 頁面。

6. 找出端點，然後依序按一下 「查看更多」>「刪除端點」。

7. 在「Delete endpoint」對話方塊中，按一下「Confirm」。

刪除模型

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往「Model Registry」頁面。

   前往「Model Registry」頁面

2. 找出你的型號，然後依序按一下 「查看更多」「刪除型號」。

3. 在「Delete model」對話方塊中，按一下「Delete」。

刪除資料集

1. 在 Google Cloud 控制台的 Vertex AI 專區中，前往「Datasets」頁面。

   前往「資料集」頁面

2. 找出資料集，然後依序按一下 「View more」(查看更多) >「Delete dataset」(刪除資料集)。

刪除 Cloud Storage 值區

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 工作階段

您無須採取任何行動，Cloud Shell 不會產生任何費用，且會在一段時間未使用後自動刪除您的主機磁碟。

後續步驟

• 如要瞭解在 Vertex AI 訓練機器學習模型的其他方式，請試試其他 Vertex AI 教學課程。

• 閱讀Vertex AI 運作方式總覽。