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Annuler le déploiement de votre modèle

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

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 et utilisation situé juste en dessous de la barre de titre.
  4. Sélectionnez Remove deployment (Supprimer le déploiement) dans la bannière située sous le nom de votre modèle pour ouvrir la fenêtre d'annulation du déploiement.

    menu contextuel d'annulation de déploiement
  5. Sélectionnez Supprimer le déploiement pour annuler le déploiement du modèle.

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

API REST et ligne de commande

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

.

Exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-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

.

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	automlpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/automl/v1"
)

// 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

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

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

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

/**
 * 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

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

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()))

Langues supplémentaires

C# : suivez les instructions de configuration C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez le{ 10.1 Documentation de référence AutoML Vision pour .NET.

PHP : suivez les instructions de configuration PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez le{ 10.1 Documentation de référence AutoML Vision pour PHP.

Ruby : suivez les instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis accédez à la page { 10.1 Documentation de référence AutoML Vision pour Ruby.