Dados tabulares do Hello: limpar seu projeto

A partir de 15 de setembro de 2024, só será possível personalizar a classificação, a extração de entidades, e os objetivos de análise de sentimento por meio da migração para os comandos e os ajustes do Vertex AI Gemini. O treinamento ou atualização de modelos do AutoML na Vertex AI para classificação de texto, extração de entidades e objetivos de análise de sentimento não estarão mais disponíveis. É possível continuar usando os modelos de AutoML Text na Vertex AI até 15 de junho de 2025. Para uma comparação entre o AutoML Text e o Gemini, consulte Gemini para usuários de texto do AutoML. Para mais informações sobre como o Gemini oferece uma experiência do usuário aprimorada com recursos aprimorados de comandos, consulte Introdução aos ajustes. Para começar a ajustar, consulte Ajuste de modelos de texto do Gemini

.

Para saber mais, execute o notebook Jupyter "Criar, treinar e implantar um modelo de classificação de texto do AutoML" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir nos blocos gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

Limpe os recursos do Google Cloud que você criou durante este tutorial. Siga estas etapas para evitar cobranças inesperadas.

Este tutorial tem várias páginas:

1. Como configurar o projeto e o ambiente.

2. Como criar um conjunto de dados de classificação de texto .

3. Como treinar um modelo do AutoML de classificação de textos.

4. Implantar o modelo em um endpoint e fazer uma previsão.

5. Como limpar o projeto

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

Excluir recursos do Vertex AI

Nesta seção, descrevemos como excluir os seguintes recursos do projeto: endpoint, modelo, conjunto de dados e bucket do Cloud Storage.

Excluir o endpoint

1. No console do Google Cloud, acesse a página Endpoints.

   Acessar o Endpoints

2. Clique no endpoint.

3. Na página de detalhes do endpoint, encontre a linha do seu modelo. Clique em  Ver mais > Cancelar implantação do modelo no endpoint.

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

5. Volte para a página Endpoints.

6. Encontre seu endpoint e clique em  Ver mais >Excluir endpoint.

7. Na caixa de diálogo Excluir endpoint, clique em Confirmar.

Excluir seu modelo

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..

   Acessar a página "Modelo de registro"

2. Encontre seu modelo e clique em  Ver mais > Excluir modelo.

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

Excluir o conjunto de dados

1. No Console do Google Cloud, na seção da Vertex AI, acesse a página Conjuntos de dados.

   Acessar a página "Conjuntos de dados"

2. Encontre seu conjunto de dados e clique em  Ver mais > Excluir conjunto de dados.

Excluir o bucket do Cloud Storage

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.

Sessão do Cloud Shell

Nenhuma ação é necessária. O Cloud Shell não gera cobranças e exclui automaticamente o disco inicial após um período de inatividade.

A seguir

• Para saber mais sobre outras maneiras de treinar modelos de ML na Vertex AI, veja um dos outros tutoriais da Vertex AI.

• Leia a visão geral de como a Vertex AI funciona.