Hello テキストデータ: プロジェクトをクリーンアップする

このチュートリアルで作成した Google Cloud リソースをクリーンアップします。予想外の請求が発生しないよう、次の手順を行ってください。

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

  1. プロジェクトと環境の設定

  2. テキスト分類データセットの作成

  3. AutoML テキスト分類モデルのトレーニング

  4. エンドポイントへのモデルのデプロイと予測の送信

  5. プロジェクトのクリーンアップ

各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。

Vertex AI リソースを削除する

このセクションでは、プロジェクト リソース（エンドポイント、モデル、データセット、Cloud Storage バケット）を削除する方法について説明します。

エンドポイントを削除する

  1. Google Cloud Console で、[エンドポイント] ページに移動します。

    エンドポイントに移動

  2. エンドポイントをクリックします。

  3. エンドポイントの詳細ページで、モデルの行を見つけます。 [もっと見る] > [エンドポイントからモデルのデプロイを解除] をクリックします。

  4. [エンドポイントからモデルのデプロイを解除] ダイアログで [デプロイ解除] をクリックします。

  5. [エンドポイント] ページに戻ります。

  6. エンドポイントを見つけて、 [もっと見る]> [エンドポイントを削除] をクリックします。

  7. [エンドポイントの削除] ダイアログで [確認] をクリックします。

モデルを削除する

  1. Google Cloud コンソールの [Model Registry] ページに移動します。

    [Model Registry] ページに移動

  2. モデルを見つけて、 [もっと見る] > [モデルを削除] をクリックします。

  3. [モデルの削除] ダイアログで、[削除] をクリックします。

データセットを削除する

  1. Google Cloud Console の Vertex AI セクションで、[データセット] ページに移動します。

    [データセット] ページに移動

  2. データセットを見つけて、 [もっと見る] > [データセットの削除] をクリックします。

Cloud Storage バケットを削除する

  1. Google Cloud コンソールで、Cloud Storage の [バケット] ページに移動します。

    [バケット] に移動

  2. 削除するバケットのチェックボックスをクリックします。
  3. バケットを削除するには、 [削除] をクリックして、指示に沿って操作します。

Cloud Shell セッション

ご対応は必要ありません。Cloud Shell では、課金は発生しません。また、非アクティブな状態が一定期間続くと、ホームディスクが自動的に削除されます。

次のステップ

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エンドポイントにモデルをデプロイして予測する