Hello 圖片資料：清理專案

清理您建立的 Google Cloud 資源，以便訓練圖片分類模型並取得預測結果。請按照下列步驟操作，避免部分資源產生預期外的費用。

本教學課程包含多個頁面：

  1. 設定專案和環境。

  2. 建立圖片分類資料集，並匯入圖片。

  3. 訓練 AutoML 圖片分類模型。

  4. 評估及分析模型效能。

  5. 將模型部署至端點，並傳送預測結果。

  6. 清理專案。

各頁面都假設您已完成教學課程先前頁面的操作說明。

刪除 Gemini Enterprise Agent Platform 資源

本節說明如何取消部署模型，然後刪除下列專案資源：端點、模型、資料集和 Cloud Storage bucket。

取消部署模型

如要刪除模型和端點，請先取消部署模型。

  1. 在 Google Cloud 控制台的「Gemini Enterprise Agent Platform」專區中，前往「Training」(訓練) 頁面。

    前往「訓練」頁面

  2. 選取訓練好的 AutoML 模型。系統會將您導向「評估」分頁。

  3. 按一下「Deploy & test」(部署及測試) 分頁標籤。

  4. 找出你的機型。在模型列中，按一下垂直三點圖示 ，然後點選「取消部署模型」。

  5. 在「取消部署模型」中，按一下「確認」。

刪除端點

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「Gemini Enterprise Agent Platform」專區，然後前往「Endpoints」頁面。

    前往「Endpoints」(端點) 頁面

  2. 找出端點 hello_automl_image。在該資料列中，依序點按三個垂直點 和「移除端點」。

  3. 在「移除端點」中，按一下「確認」。

刪除模型

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「Gemini Enterprise Agent Platform」專區，然後前往「Models」頁面。

    前往「模型」頁面

  2. 找出你的機型。在該列中，按一下三個垂直圓點 ，然後按一下「刪除模型」。

  3. 在「刪除模型和所有相關聯的版本」中，按一下「刪除」。

刪除資料集

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「Gemini Enterprise Agent Platform」專區，然後前往「Datasets」頁面。

    前往「資料集」頁面

  2. 找到資料集。在該資料列中，按一下三個垂直點 ，然後按一下「刪除資料集」。

  3. 在「Delete dataset」(刪除資料集) 中，按一下「Delete」(刪除)。

清理 Cloud Shell 工作階段

Cloud Shell 不會產生任何費用，且會在閒置一段時間後自動刪除您的主目錄磁碟。

刪除 Cloud Storage bucket

  1. 前往 Google Cloud 控制台的 Cloud Storage「Buckets」(值區) 頁面。

    前往「Buckets」(值區) 頁面

  2. 按一下要刪除的值區旁的核取方塊。
  3. 如要刪除值區，請依序點選 「Delete」(刪除)，然後按照指示操作。

後續步驟

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將模型部署至端點及執行推論工作