このチュートリアルで作成した Google Cloud リソースをクリーンアップします。予想外の請求が発生しないよう、次の手順を行ってください。
このチュートリアルには複数のページが含まれます。
各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。
Vertex AI リソースを削除する
このセクションでは、プロジェクト リソース（エンドポイント、モデル、データセット、Cloud Storage バケット）を削除する方法について説明します。
エンドポイントを削除する
Google Cloud コンソールで、[エンドポイント] ページに移動します。
エンドポイントをクリックします。
エンドポイントの詳細ページで、モデルの行を見つけます。 [もっと見る] > [エンドポイントからモデルのデプロイを解除] をクリックします。
[エンドポイントからモデルのデプロイを解除] ダイアログで [デプロイ解除] をクリックします。
[エンドポイント] ページに戻ります。
エンドポイントを見つけて、 [もっと見る]> [エンドポイントの削除] をクリックします。
[エンドポイントの削除] ダイアログで [確認] をクリックします。
モデルを削除
Google Cloud コンソールの [Model Registry] ページに移動します。
モデルを見つけて、 [もっと見る] > [モデルの削除] をクリックします。
[モデルの削除] ダイアログで、[削除] をクリックします。
データセットを削除する
Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[データセット] ページに移動します。
データセットを見つけて、 [もっと見る] > [データセットの削除] をクリックします。
Cloud Storage バケットの削除
- In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
- Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
- To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.
Cloud Shell セッション
ご対応は必要ありません。Cloud Shell では、課金は発生しません。また、非アクティブな状態が一定期間続くと、ホームディスクが自動的に削除されます。
次のステップ
Vertex AI チュートリアルのいずれかを使用して、Vertex AI で ML モデルをトレーニングする別の方法を確認する。
Vertex AI の仕組みの概要を確認する。