Annuler le déploiement de votre modèle

Cette ancienne version d'AutoML Vision est obsolète et ne sera plus disponible sur Google Cloud après le 23 janvier 2024. Toutes les fonctionnalités d'AutoML Vision et les nouvelles fonctionnalités sont disponibles sur la plate-forme Vertex AI. Consultez la page Migrer vers Vertex AI pour savoir comment migrer vos ressources.

Après avoir déployé votre modèle et effectué des prédictions, vous pouvez annuler manuellement le déploiement afin d'éviter d'autres frais.

Remarque : L'opération d'annulation du déploiement peut prendre jusqu'à 45 minutes. Par conséquent, vous devez attendre environ une heure avant de redéployer le modèle après une demande d'annulation du déploiement.

Annuler le déploiement des exemples de code

UI Web

1. Accédez à Vision Dashboard et sélectionnez l'onglet Modèles (avec l'icône représentant une ampoule) dans la barre de navigation de gauche pour afficher les modèles disponibles.

   Pour afficher les modèles d'un autre projet, sélectionnez le projet dans la liste déroulante située en haut à droite de la barre de titre.

2. Sélectionnez la ligne du modèle que vous souhaitez utiliser pour attribuer des libellés à vos images.
3. Sélectionnez l'onglet Test & Use (Test et utilisation) situé juste en dessous de la barre de titre.

4. Sélectionnez Supprimer le déploiement dans la bannière située sous le nom de votre modèle pour ouvrir la fenêtre d'annulation du déploiement.

   

5. Sélectionnez Supprimer le déploiement pour annuler le déploiement du modèle.

   

6. Vous recevrez un e-mail une fois l'annulation du déploiement du modèle terminée.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• project-id : ID de votre projet GCP.
• model-id : ID de votre modèle, issu de la réponse obtenue lors de sa création. L'ID est le dernier élément du nom du modèle. Exemple :
  • Nom du modèle : projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
  • ID du modèle : IOD4412217016962778756

Méthode HTTP et URL :

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id:undeploy

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

Exécutez la commande suivante :

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

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

Exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse avec l'ID de l'opération de déploiement :

{
  "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": {}
  }
}

Vous pouvez obtenir l'état d'une opération avec la méthode HTTP et l'URL suivantes :

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id

L'état d'une opération terminée ressemblera à ce qui suit :

{
  "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

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// undeployModel deploys a model.
func undeployModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.UndeployModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	op, err := client.UndeployModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeployModel: %v", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %v", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Model undeployed.\n")

	return nil
}

Java

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import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.UndeployModelRequest;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class UndeployModel {

  static void undeployModel() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    undeployModel(projectId, modelId);
  }

  // Undeploy a model from prediction
  static void undeployModel(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      UndeployModelRequest request =
          UndeployModelRequest.newBuilder().setName(modelFullId.toString()).build();
      OperationFuture<Empty, OperationMetadata> future = client.undeployModelAsync(request);

      future.get();
      System.out.println("Model undeployment finished");
    }
  }
}

Node.js

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/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function undeployModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

  const [operation] = await client.undeployModel(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Model undeployment finished. ${response}`);
}

undeployModel();

Python

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from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
response = client.undeploy_model(name=model_full_id)

print("Model undeployment finished. {}".format(response.result()))

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Vision pour C#.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Vision pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Vision pour Ruby.