Hello 이미지 데이터: 프로젝트 삭제

이미지 분류 모델을 학습시키고 예측을 수행하기 위해 만든 Google Cloud 리소스를 삭제합니다. 일부 리소스에서 예기치 않은 요금이 청구되지 않도록 하려면 다음 단계별 안내를 따르세요.

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

  1. 프로젝트 및 환경 설정

  2. 이미지 분류 데이터 세트 만들기 및 이미지 가져오기

  3. AutoML 이미지 분류 모델 학습

  4. 모델 성능 평가 및 분석

  5. 엔드포인트에 모델을 배포하고 예측 전송

  6. 프로젝트 삭제

각 페이지에서는 이 튜토리얼의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

Vertex AI 리소스 삭제

이 섹션에서는 모델의 배포를 취소한 후 엔드포인트, 모델, 데이터 세트, Cloud Storage 버킷 등의 프로젝트 리소스를 삭제하는 방법을 설명합니다.

모델 배포 취소

모델과 엔드포인트를 삭제하기 전에 먼저 모델의 배포를 취소해야 합니다.

  1. Google Cloud Console의 Vertex AI 섹션에서 학습 페이지로 이동합니다.

    학습 페이지로 이동

  2. 학습된 AutoML 모델을 선택합니다. 이렇게 하면 평가 탭으로 이동합니다.

  3. 배포 및 테스트 탭을 클릭합니다.

  4. 모델을 찾습니다. 모델 행에서 세로로 나열된 3개의 점 를 클릭한 다음 모델 배포 취소를 클릭합니다.

  5. 모델 배포 취소에서 확인을 클릭합니다.

엔드포인트 삭제

  1. Google Cloud Console의 Vertex AI 섹션에서 엔드포인트 페이지로 이동합니다.

    엔드포인트 페이지로 이동

  2. 엔드포인트 hello_automl_image를 찾습니다. 이 행에서 3개의 세로 점 를 클릭한 다음 엔드포인트 삭제를 클릭합니다.

  3. 엔드포인트 삭제에서 확인을 클릭합니다.

모델 삭제

  1. Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 모델 페이지로 이동합니다.

    모델 페이지로 이동

  2. 모델을 찾습니다. 이 행에서 3개의 세로 점 을 클릭한 다음 모델 삭제를 클릭합니다.

  3. 모델 및 연결된 모든 버전 삭제에서 삭제를 클릭합니다.

데이터 세트 삭제

  1. Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 데이터 세트 페이지로 이동합니다.

    데이터 세트 페이지로 이동

  2. 데이터 세트를 찾습니다. 이 행에서 3개의 세로 점 을 클릭한 다음 데이터 세트 삭제를 클릭합니다.

  3. 데이터 세트 삭제에서 삭제를 클릭합니다.

Cloud Shell 세션 삭제

Cloud Shell에는 요금이 부과되지 않으며 일정 기간 동안 사용하지 않으면 홈 디스크가 자동으로 삭제됩니다.

Cloud Storage 버킷 삭제

  1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

    Go to Buckets

  2. Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
  3. To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.

다음 단계

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엔드포인트에 모델을 배포하고 예측하기