모델 배포 취소

배포와 예측을 수행한 후에 추가 요금이 발생하지 않도록 수동으로 모델을 배포 취소할 수 있습니다.

코드 샘플 배포 취소

웹 UI

  1. Vision Dashboard을 열고 왼쪽 탐색 메뉴에서 모델 탭(전구 아이콘이 있음)을 선택하여 사용 가능한 모델을 표시합니다.

    다른 프로젝트의 모델을 보려면 제목 표시줄 오른쪽 위에 있는 드롭다운 목록에서 프로젝트를 선택하세요.

  2. 이미지 라벨 지정에 사용할 모델의 행을 선택합니다.
  3. 제목 표시줄 바로 아래에 있는 테스트 및 사용 탭을 선택합니다.
  4. 모델 이름 아래의 배너에서 배포 삭제를 선택하여 배포 취소 옵션 창을 엽니다.

    배포 취소 팝업 메뉴
  5. 배포 삭제를 선택하여 모델을 배포 취소합니다.

    모델 배포 모델 배포
  6. 모델 배포 취소가 완료되면 이메일이 전송됩니다.

REST 및 명령줄

아래의 요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • project-id: GCP 프로젝트 ID입니다.
  • model-id: 모델을 만들 때의 응답에서 모델의 ID입니다. ID는 모델 이름의 마지막 요소입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
    • 모델 이름: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
    • 모델 ID: IOD4412217016962778756

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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
배포 작업의 ID로 응답을 받게 됩니다.
{
  "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": {}
  }
}

다음 HTTP 메서드 및 URL을 사용하여 작업 상태를 가져올 수 있습니다.

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

완료된 작업의 상태는 다음과 유사합니다.

{
  "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"
  }
}

C#

이 샘플을 사용해 보기 전에 클라이언트 라이브러리 페이지에서 언어 설정 안내를 따르세요.

/// <summary>
/// Undeploys a model.
/// </summary>
/// <param name="projectId">GCP Project ID.</param>
/// <param name="modelId">the Id of the model.</param>
public static object UndeployModel(string projectId = "YOUR-PROJECT-ID",
    string modelId = "YOUR-MODEL-ID")
{
    // Initialize the client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    AutoMlClient client = AutoMlClient.Create();

    // Get the full path of the model.
    string modelFullId = ModelName.Format(projectId, "us-central1", modelId);
    UndeployModelRequest request = new UndeployModelRequest
    {
        Name = modelFullId
    };

    var result = Task.Run(() => client.UndeployModelAsync(request)).Result;
    result.PollUntilCompleted();
    Console.WriteLine("Model undeployment finished");
    return 0;
}

Go

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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
}

자바

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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();

PHP

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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

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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(model_full_id)

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

Ruby

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require "google/cloud/automl"

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = Google::Cloud::AutoML::AutoML.new

# Get the full path of the dataset
model_full_id = client.class.model_path project_id, "us-central1", model_id

operation = client.undeploy_model model_full_id

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

puts "Model undeployment finished."