Bersihkan sumber daya MLFlow - Amazon SageMaker
Hapus pelacak serverHapus ember Amazon S3Hapus model terdaftarHapus eksperimen atau jalankan

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Bersihkan sumber daya MLFlow

Kami merekomendasikan untuk menghapus sumber daya apa pun saat Anda tidak lagi membutuhkannya. Anda dapat menghapus server pelacak melalui Amazon SageMaker Studio atau menggunakan file AWS CLI. Anda dapat menghapus sumber daya tambahan seperti bucket Amazon S3, peran IAM, dan kebijakan IAM menggunakan AWS CLI atau langsung di konsol. AWS

Hapus pelacak server

Anda dapat menghapus server pelacak di Studio atau menggunakan file AWS CLI.

Menghapus server pelacak menggunakan Studio

Untuk menghapus server pelacak di Studio:

  1. Arahkan ke Studio.

  2. Pilih MLFlow di panel Aplikasi UI Studio.

  3. Temukan server pelacak pilihan Anda di panel MLFlow Tracking Servers. Pilih ikon menu vertikal di sudut kanan panel pelacakan server. Lalu, pilih Hapus.

  4. Pilih Hapus untuk mengonfirmasi penghapusan.

Opsi penghapusan pada kartu server pelacakan di panel MLFlow Tracking Servers di UI Studio.

Hapus server pelacak menggunakan AWS CLI

Gunakan DeleteMLflowTrackingServer API untuk menghapus server pelacak apa pun yang Anda buat. Ini mungkin memakan waktu.

aws sagemaker delete-mlflow-tracking-server \
  --tracking-server-name $ts_name \
  --region $region

Untuk melihat status server pelacak Anda, gunakan DescribeMLflowTrackingServer API dan periksaTrackingServerStatus. 

aws sagemaker describe-mlflow-tracking-server \
  --tracking-server-name $ts_name \
  --region $region

Hapus ember Amazon S3

Hapus bucket Amazon S3 yang digunakan sebagai penyimpanan artefak untuk server pelacakan Anda menggunakan perintah berikut:

aws s3 rm s3://$bucket_name --recursive
aws s3 rb s3://$bucket_name

Sebagai alternatif, Anda dapat menghapus bucket Amazon S3 yang terkait dengan server pelacakan Anda langsung di konsol. AWS Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghapus bucket di Panduan Pengguna Amazon S3.

Hapus model terdaftar

Anda dapat menghapus grup model dan versi model apa pun yang dibuat dengan MLFlow langsung di Studio. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghapus Grup Model dan Menghapus Versi Model.

Hapus eksperimen atau jalankan

Anda dapat menggunakan SDK MLFlow untuk menghapus eksperimen atau menjalankan.