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Löschen eines asynchronen Endpunktes

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Löschen eines asynchronen Endpunktes - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Löschen Sie einen asynchronen Endpunkt auf ähnliche Weise, wie Sie einen SageMaker KI-gehosteten Endpunkt mit der DeleteEndpointAPI löschen würden. Geben Sie den Namen des asynchronen Endpunktes an, den Sie löschen möchten. Wenn Sie einen Endpunkt löschen, SageMaker gibt KI alle Ressourcen frei, die bei der Erstellung des Endpunkts bereitgestellt wurden. Beim Löschen eines Modells werden keine Modellartefakte, kein Inferenzcode und auch nicht die IAM-Rolle gelöscht, die Sie beim Erstellen des Modells angegeben haben.

Löschen Sie Ihr SageMaker KI-Modell mit der DeleteModelAPI oder mit der SageMaker KI-Konsole.

Boto3
import boto3 # Create a low-level SageMaker service client. sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=<aws_region>) sagemaker_client.delete_endpoint(EndpointName='<endpoint-name>')
SageMaker AI console
  1. Navigieren Sie zur SageMaker AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Erweitern Sie die Dropdown-Liste Inference.

  3. Wählen Sie Endpoints aus.

  4. Suchen Sie nach einem Endpunkt in der Suchleiste Endpunkte suchen.

  5. Wählen Sie Ihren Endpunkt aus.

  6. Wählen Sie Löschen.

import boto3 # Create a low-level SageMaker service client. sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=<aws_region>) sagemaker_client.delete_endpoint(EndpointName='<endpoint-name>')

Zusätzlich zum Löschen des asynchronen Endpunkts möchten Sie möglicherweise auch andere Ressourcen löschen, die zur Erstellung des Endpunkts verwendet wurden, z. B. das Amazon ECR-Repository (wenn Sie ein benutzerdefiniertes Inferenzbild erstellt haben), das SageMaker KI-Modell und die asynchrone Endpunktkonfiguration selbst.

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