Introduzione all'addestramento personalizzato: pulizia del progetto

Questa pagina ti guida nella pulizia delle Google Cloud risorse che hai creato per addestrare il modello di classificazione delle immagini e fornire previsioni.

Questo tutorial prevede diverse pagine:

  1. Configurazione del progetto e dell'ambiente.

  2. Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

  3. Esecuzione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

  4. Pulizia del progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni delle pagine precedenti del tutorial.

Il resto di questo documento presuppone che tu stia utilizzando lo stesso ambiente Cloud Shell che hai creato seguendo la prima pagina di questo tutorial. Se la sessione di Cloud Shell originale non è più aperta, puoi tornare all'ambiente procedendo nel seguente modo:

  1. Nella Google Cloud console, attiva Cloud Shell.

    Attiva Cloud Shell

  2. Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

    cd hello-custom-sample

Elimina le risorse Vertex AI

Questa sezione descrive come eliminare tutte le risorse Vertex AI che hai creato per questo tutorial.

Annulla il deployment del modello dall'endpoint

Questa sezione descrive come annullare il deployment del modello dall'endpoint. Puoi considerare questa azione come un modo per disconnettere il modello dall'endpoint.

Devi seguire questa sezione prima di poter eliminare l' endpoint o eliminare il modello.

  1. Nella Google Cloud console, nella sezione Vertex AI, vai a la pagina Endpoint.

    Vai a Endpoint

  2. Fai clic su hello_custom per andare alla pagina dei dettagli dell'endpoint.

  3. Nella riga del modello, hello_custom, fai clic su Annulla il deployment del modello .

  4. Nella finestra di dialogo Annulla il deployment del modello dall'endpoint, fai clic su Annulla il deployment.

Elimina l'endpoint

Prima di eliminare un endpoint, devi annullare il deployment del modello dall' endpoint. Dopo aver eliminato l'endpoint, non potrai riutilizzare il nome dell'endpoint per un massimo di 7 giorni.

Dopo aver annullato il deployment del modello dall'endpoint, procedi nel seguente modo per eliminare l'endpoint:

  1. Nella Google Cloud console, nella sezione Vertex AI, vai a la pagina Endpoint.

    Vai a Endpoint

  2. Trova di nuovo la riga dell'endpoint, hello_custom. In quella riga, fai clic su Visualizza altro . Quindi fai clic su Rimuovi endpoint.

  3. Nella finestra di dialogo Rimuovi endpoint, fai clic su Conferma.

Elimina il modello

Prima di seguire questa sezione, devi annullare il deployment del modello dall' endpoint. Dopodiché, procedi nel seguente modo per eliminare il modello:

  1. Nella Google Cloud console, nella sezione Vertex AI, vai a la pagina Modelli.

    Vai a Modelli

  2. Trova la riga del modello, hello_custom. In quella riga, fai clic su Visualizza altro . Quindi fai clic su Elimina modello.

  3. Nella finestra di dialogo Elimina modello, fai clic su Elimina.

Elimina la pipeline di addestramento personalizzata e il job

La pipeline di addestramento e il job personalizzato sono solo record dell'addestramento eseguito in precedenza. Se vuoi eliminare il job personalizzato, procedi nel seguente modo:

  1. Nella Google Cloud console, nella sezione Vertex AI, vai a la pagina Pipeline di addestramento.

    Vai a Pipeline di addestramento

  2. Trova la riga della pipeline di addestramento, hello_custom. In quella riga, fai clic su Visualizza altro . Quindi fai clic su Elimina pipeline di addestramento.

  3. Nella finestra di dialogo Elimina job di addestramento, fai clic su Elimina.

  4. Per andare alla pagina Job personalizzati, fai clic su Job personalizzato nella Google Cloud console o sul seguente link:

    Vai a Job personalizzati

  5. Trova la riga del job personalizzato, hello_custom-custom-job. In quella riga, fai clic su Visualizza altro . Quindi fai clic su Elimina job personalizzato.

  6. Nella finestra di dialogo Elimina job di addestramento, fai clic su Elimina.

Libera spazio nella sessione di Cloud Shell

Cloud Shell non comporta addebiti ed elimina automaticamente il disco home dopo un periodo di inattività. Tuttavia, se prevedi di utilizzare Cloud Shell per altri scopi nel prossimo futuro, potresti voler rimuovere manualmente i file che hai creato per questo tutorial.

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questi comandi:

cd ..
rm -rf hello-custom-sample

Elimina il bucket Cloud Storage

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME --recursive --continue-on-error

Sostituisci BUCKET_NAME con il nome del bucket Cloud Storage che hai creato quando hai letto la prima pagina di questo tutorial.

Elimina la funzione Cloud Run

Nella sessione di Cloud Shell, esegui questo comando:

gcloud functions delete classify_flower --region=us-central1 --quiet

Passaggi successivi

Indietro
Esecuzione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato