Después de implementar y hacer predicciones, puedes anular de forma manual la implementación de tu modelo para evitar que se sigan generando cargos.
Anula la implementación de muestras de código
IU web
Abre Vision Dashboard y selecciona la pestaña Modelos (con el ícono de bombilla) en la barra de navegación izquierda para ver los modelos disponibles.
Para ver los modelos de un proyecto diferente, selecciona el proyecto de la lista desplegable en la parte superior derecha de la barra de título.
- Selecciona la fila del modelo que deseas usar para etiquetar las imágenes.
- Selecciona la pestaña Probar y usar, que se encuentra justo debajo de la barra de título.
-
Selecciona Remove deployment (Quitar implementación) en el cuadro que se encuentra debajo del nombre del modelo para abrir la ventana de la opción de anulación de la implementación.
-
Selecciona Quitar implementación (Remove deployment) para anular la implementación del modelo.
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Recibirás un correo electrónico cuando se complete la anulación de la implementación del modelo.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- project-id: El ID del proyecto de GCP.
- model-id: Es el ID del modelo, que se muestra en la respuesta que recibiste cuando lo creaste. El ID es el último elemento del nombre del modelo.
Por ejemplo:
- Nombre del modelo:
projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
- ID del modelo:
IOD4412217016962778756
- Nombre del modelo:
Método HTTP y URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us- central1/models/MODEL_ID:undeploy
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
"https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us- central1/models/MODEL_ID:undeploy"
PowerShell
Ejecuta el siguiente comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us- central1/models/MODEL_ID:undeploy" | Select-Object -Expand Content
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata", "createTime": "2019-08-07T22:19:50.828033Z", "updateTime": "2019-08-07T22:19:50.828033Z", "undeployModelDetails": {} } }
Puedes obtener el estado de una operación con el siguiente método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID
El estado de una operación finalizada será similar al siguiente:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata", "createTime": "2019-06-21T16:47:21.704674Z", "updateTime": "2019-06-21T17:01:00.802505Z", "deployModelDetails": {} }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
Go
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.
Java
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.
Node.js
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.
Python
Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.
Idiomas adicionales
C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para .NET.
PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para PHP.
Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para Ruby.