Treinamento personalizado do Hello: limpar seu projeto

Nesta página, você vai aprender a limpar os recursos do Google Cloud que criou para treinar o modelo de classificação de imagens e exibir previsões com ele.

Este tutorial tem várias páginas:

  1. Como configurar o projeto e o ambiente

  2. Como treinar um modelo de classificação de imagens personalizado

  3. Como exibir previsões de um modelo de classificação de imagens personalizado

  4. Como limpar o projeto

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

O restante deste documento pressupõe que você está usando o mesmo ambiente do Cloud Shell criado ao seguir a primeira página deste tutorial. Se a sessão original do Cloud Shell não estiver mais aberta, será possível retornar ao ambiente fazendo o seguinte:

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

  2. Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando:

    cd hello-custom-sample

    3. Excluir recursos do Vertex AI

    Nesta seção, descrevemos como excluir todos os recursos da Vertex AI criados por você para este tutorial.

    Remover a implantação do modelo do endpoint

    Nesta seção, descrevemos como remover a implantação do modelo no endpoint. Pense nessa ação como uma forma de desconectar o modelo do endpoint.

    É preciso seguir esta seção antes de excluir o endpoint ou o modelo.

    1. No console Google Cloud , na seção "Vertex AI", acesse a página Endpoints.

      Acessar o Endpoints

    2. Clique em hello_custom para acessar a página de detalhes do endpoint.

    3. Na linha do seu modelo, hello_custom, clique em Cancelar a implantação do modelo .

    4. Na caixa de diálogo Cancelar a implantação do modelo do endpoint, clique em Cancelar a implantação.

    Excluir o endpoint

    Antes de excluir um endpoint, é necessário remover a implantação do modelo do endpoint. Depois de excluir o endpoint, não será possível reutilizar o nome dele por até sete dias.

    Depois de remover a implantação do modelo do endpoint, faça o seguinte para excluir o endpoint:

    1. No console Google Cloud , na seção "Vertex AI", acesse a página Endpoints.

      Acessar o Endpoints

    2. Localize novamente a linha do endpoint, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Remover endpoint.

    3. Na caixa de diálogo Remover endpoint, clique em Confirmar.

    Excluir seu modelo

    Antes de seguir esta seção, é necessário remover a implantação do modelo do endpoint. Depois, faça o seguinte para excluir o modelo:

    1. No console Google Cloud , na seção "Vertex AI", acesse a página Modelos.

      Acessar a página "Modelos"

    2. Encontre a linha do modelo, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir modelo.

    3. Na caixa de diálogo Excluir modelo, clique em Excluir.

    Excluir o pipeline de treinamento personalizado e o job

    O pipeline de treinamento e o job personalizado são apenas registros do treinamento que aconteceu anteriormente. Se você quiser excluir o job personalizado, faça o seguinte:

    1. No console Google Cloud , na seção "Vertex AI", acesse a página Pipelines de treinamento.

      Acessar pipelines de treinamento

    2. Encontre a linha do pipeline de treinamento, hello_custom. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir pipeline de treinamento.

    3. Na caixa de diálogo Excluir job de treinamento, clique em Excluir.

    4. Para acessar a página Jobs personalizados, clique em Job personalizado no consoleGoogle Cloud ou no seguinte link:

      Acessar "Jobs personalizados"

    5. Encontre a linha do job personalizado, hello_custom-custom-job. Nessa linha, clique em Ver mais . Em seguida, clique em Excluir job personalizado.

    6. Na caixa de diálogo Excluir job de treinamento, clique em Excluir.

    Limpar a sessão do Cloud Shell

    O Cloud Shell não gera cobranças e exclui automaticamente o disco inicial após um período de inatividade. No entanto, se você planeja usar o Cloud Shell para outras finalidades em breve, convém remover manualmente os arquivos criados para este tutorial.

    Na sessão do Cloud Shell, execute os seguintes comandos: 

    cd ..
rm -rf hello-custom-sample

    Excluir o bucket do Cloud Storage

    Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando: 

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

    Substitua BUCKET_NAME pelo nome do bucket do Cloud Storage criado ao ler a primeira página deste tutorial.

    Excluir a função do Cloud Run

    Na sessão do Cloud Shell, execute o seguinte comando: 

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

    A seguir

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