Après avoir déployé votre modèle et effectué des prédictions, vous pouvez annuler manuellement le déploiement afin d'éviter d'autres frais.
En annulant le déploiement de votre modèle, vous évitez des frais d'utilisation pour l'hébergement du modèle. Pour en savoir plus, consultez la page des tarifs.
UI Web
Accédez à AutoML Vision Object Detection UIet 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.
- Sélectionnez la ligne du modèle que vous souhaitez utiliser pour attribuer des libellés à vos images.
- Sélectionnez l'onglet Test & Use (Test et utilisation) situé juste en dessous de la barre de titre.
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Sélectionnez Supprimer le déploiement dans la bannière située sous le nom de votre modèle pour ouvrir la fenêtre d'annulation du déploiement.
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Sélectionnez Supprimer le déploiement pour annuler le déploiement du modèle.
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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
- Nom du modèle :
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 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
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
{ "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.
Java
Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.
Node.js
Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.
Python
Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.
Langages supplémentaires
C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la détection d'objets AutoML Vision pour .NET.
PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la détection d'objets AutoML Vision pour PHP.
Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur la détection d'objets AutoML Vision pour Ruby.