Hello 文本数据：清理项目

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. 在 Google Cloud 控制台中，进入 Cloud Storage 存储桶页面。

   进入“存储桶”

2. 点击要删除的存储分区对应的复选框。
3. 如需删除存储分区，请点击删除，然后按照说明操作。

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。