モデルのデプロイ解除

デプロイと予測が終了した後、モデルのデプロイを手動で解除し、追加料金の発生を防ぐことができます。

デプロイ解除のサンプルコード

ウェブ UI

  1. Vision Dashboard を開き、左側のナビゲーション バーで電球アイコンのある [モデル] タブを選択して、使用可能なモデルを表示します。

    別のプロジェクトのモデルを表示するには、タイトルバーの右上にあるプルダウン リストからプロジェクトを選択します。

  2. 画像のラベル付けに使用するモデルの行を選択します。
  3. タイトルバーのすぐ下にある [テストと使用] タブを選択します。
  4. モデル名の下にあるバナーから [デプロイメントを削除] を選択します。デプロイ解除オプションのウィンドウが開きます。

    デプロイ解除のポップアップ メニュー
  5. [デプロイメントを削除] を選択して、モデルのデプロイを解除します。

    モデルのデプロイ モデルのデプロイ
  6. モデルのデプロイ解除が完了すると、メールが届きます。

REST とコマンドライン

後述のリクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

  • project-id: GCP プロジェクト ID
  • model-id: モデルを作成したときにレスポンスで返されたモデルの ID。この ID は、モデルの名前の最後の要素です。例:
    • モデル名: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
    • モデル ID: IOD4412217016962778756

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

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

次のコマンドを実行します。

$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
デプロイ オペレーションの ID を含むレスポンスが返されます。
{
  "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": {}
  }
}

次の HTTP メソッドと URL を使用すると、オペレーションのステータスを取得できます。

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

終了したオペレーションのステータスは、次のようになります。

{
  "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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

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

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

/**
 * 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();

PHP

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

use Google\Cloud\AutoMl\V1\AutoMlClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $modelId = 'my_model_id_123';

$client = new AutoMlClient();

try {
    // get full path of model
    $formattedName = $client->modelName(
        $projectId,
        $location,
        $modelId
    );

    $operationResponse = $client->undeployModel($formattedName);
    $operationResponse->pollUntilComplete();
    if ($operationResponse->operationSucceeded()) {
        $result = $operationResponse->getResult();
        printf('Model undeployed.' . PHP_EOL);
    } else {
        $error = $operationResponse->getError();
        // handleError($error)
    }
} finally {
    $client->close();
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

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()))

Ruby

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリのページのこの言語の手順に従って設定を行ってください。

require "google/cloud/automl"

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = Google::Cloud::AutoML.auto_ml

# Get the full path of the dataset
model_full_id = client.model_path project: project_id,
                                  location: "us-central1",
                                  model: model_id

operation = client.undeploy_model name: model_full_id

# Wait until the long running operation is done
operation.wait_until_done!

puts "Model undeployment finished."