Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Hapus Titik Akhir dan Sumber Daya
Hapus titik akhir untuk menghentikan biaya yang dikenakan.
Hapus Endpoint
Hapus titik akhir Anda secara terprogram menggunakan AWS SDK for Python (Boto3), dengan AWS CLI, atau secara interaktif menggunakan konsol. SageMaker
SageMaker membebaskan semua sumber daya yang digunakan saat titik akhir dibuat. Menghapus titik akhir tidak akan menghapus konfigurasi titik akhir atau model. SageMaker Lihat Hapus Konfigurasi Titik Akhir dan Hapus Model untuk informasi tentang cara menghapus konfigurasi dan SageMaker model titik akhir Anda.
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Gunakan DeleteEndpoint
API untuk menghapus titik akhir Anda. Tentukan nama titik akhir Anda untuk EndpointName
bidang tersebut.
import boto3
# Specify your AWS Region
aws_region='<aws_region>'
# Specify the name of your endpoint
endpoint_name='<endpoint_name>'
# Create a low-level SageMaker service client.
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Delete endpoint
sagemaker_client.delete_endpoint(EndpointName=endpoint_name)
- AWS CLI
-
Gunakan delete-endpoint
perintah untuk menghapus titik akhir Anda. Tentukan nama titik akhir Anda untuk endpoint-name
bendera.
aws sagemaker delete-endpoint --endpoint-name <endpoint-name>
- SageMaker Console
-
Hapus titik akhir Anda secara interaktif dengan konsol. SageMaker
-
Di SageMaker konsol di menu navigasi https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, pilih Inferensi.
-
Pilih Endpoints dari menu drop-down. Daftar titik akhir yang dibuat di AWS akun Anda akan muncul berdasarkan nama, Nama Sumber Daya Amazon (ARN), waktu pembuatan, status, dan cap waktu kapan titik akhir terakhir diperbarui.
-
Pilih titik akhir yang ingin Anda hapus.
-
Pilih tombol dropdown Actions di pojok kanan atas.
-
Pilih Hapus.
Hapus Konfigurasi Titik Akhir
Hapus konfigurasi titik akhir Anda secara terprogram menggunakan AWS SDK for Python (Boto3), dengan AWS CLI, atau secara interaktif menggunakan konsol. SageMaker Menghapus konfigurasi titik akhir tidak menghapus titik akhir yang dibuat menggunakan konfigurasi ini. Lihat Hapus Endpoint untuk informasi tentang cara menghapus titik akhir Anda.
Jangan menghapus konfigurasi titik akhir yang digunakan oleh titik akhir yang aktif atau saat titik akhir sedang diperbarui atau dibuat. Anda mungkin kehilangan visibilitas ke jenis instans yang digunakan titik akhir jika Anda menghapus konfigurasi titik akhir dari titik akhir yang aktif atau sedang dibuat atau diperbarui.
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Gunakan DeleteEndpointConfig
API untuk menghapus titik akhir Anda. Tentukan nama konfigurasi titik akhir Anda untuk EndpointConfigName
bidang tersebut.
import boto3
# Specify your AWS Region
aws_region='<aws_region>'
# Specify the name of your endpoint configuration
endpoint_config_name='<endpoint_name>'
# Create a low-level SageMaker service client.
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Delete endpoint configuration
sagemaker_client.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name)
Anda dapat menggunakan DescribeEndpointConfig
API secara opsional untuk menampilkan informasi tentang nama model yang Anda gunakan (varian produksi) seperti nama model Anda dan nama konfigurasi titik akhir yang terkait dengan model yang diterapkan tersebut. Berikan nama titik akhir Anda untuk EndpointConfigName
bidang tersebut.
# Specify the name of your endpoint
endpoint_name='<endpoint_name>'
# Create a low-level SageMaker service client.
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Store DescribeEndpointConfig response into a variable that we can index in the next step.
response = sagemaker_client.describe_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_name)
# Delete endpoint
endpoint_config_name = response['ProductionVariants'][0]['EndpointConfigName']
# Delete endpoint configuration
sagemaker_client.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_config_name)
Untuk informasi selengkapnya tentang elemen respons lain yang ditampilkan olehDescribeEndpointConfig
, lihat DescribeEndpointConfig
di panduan Referensi SageMaker API.
- AWS CLI
-
Gunakan delete-endpoint-config
perintah untuk menghapus konfigurasi titik akhir Anda. Tentukan nama konfigurasi titik akhir Anda untuk endpoint-config-name
bendera.
aws sagemaker delete-endpoint-config \
--endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Anda dapat menggunakan describe-endpoint-config
perintah secara opsional untuk mengembalikan informasi tentang nama model yang Anda gunakan (varian produksi) seperti nama model Anda dan nama konfigurasi titik akhir yang terkait dengan model yang diterapkan tersebut. Berikan nama titik akhir Anda untuk endpoint-config-name
bendera.
aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Ini akan mengembalikan respons JSON. Anda dapat menyalin dan menempel, menggunakan parser JSON, atau menggunakan alat yang dibuat untuk penguraian JSON untuk mendapatkan nama konfigurasi titik akhir yang terkait dengan titik akhir tersebut.
- SageMaker Console
-
Hapus konfigurasi titik akhir Anda secara interaktif dengan konsol. SageMaker
-
Di SageMaker konsol di menu navigasi https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, pilih Inferensi.
-
Pilih konfigurasi Endpoint dari menu dropdown. Daftar konfigurasi titik akhir yang dibuat di AWS akun Anda akan muncul berdasarkan nama, Nama Sumber Daya Amazon (ARN), dan waktu pembuatan.
-
Pilih konfigurasi titik akhir yang ingin Anda hapus.
-
Pilih tombol dropdown Actions di pojok kanan atas.
-
Pilih Hapus.
Hapus Model
Hapus SageMaker model Anda secara terprogram menggunakan AWS SDK for Python (Boto3), dengan AWS CLI, atau secara interaktif menggunakan konsol. SageMaker Menghapus SageMaker model hanya menghapus entri model yang dibuat di. SageMaker Menghapus model tidak menghapus artefak model, kode inferensi, atau peran IAM yang Anda tentukan saat membuat model.
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Gunakan DeleteModel
API untuk menghapus SageMaker model Anda. Tentukan nama model Anda untuk ModelName
bidang tersebut.
import boto3
# Specify your AWS Region
aws_region='<aws_region>'
# Specify the name of your endpoint configuration
model_name='<model_name>'
# Create a low-level SageMaker service client.
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Delete model
sagemaker_client.delete_model(ModelName=model_name)
Anda dapat menggunakan DescribeEndpointConfig
API secara opsional untuk menampilkan informasi tentang nama model yang Anda gunakan (varian produksi) seperti nama model Anda dan nama konfigurasi titik akhir yang terkait dengan model yang diterapkan tersebut. Berikan nama titik akhir Anda untuk EndpointConfigName
bidang tersebut.
# Specify the name of your endpoint
endpoint_name='<endpoint_name>'
# Create a low-level SageMaker service client.
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)
# Store DescribeEndpointConfig response into a variable that we can index in the next step.
response = sagemaker_client.describe_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_name)
# Delete endpoint
model_name = response['ProductionVariants'][0]['ModelName']
sagemaker_client.delete_model(ModelName=model_name)
Untuk informasi selengkapnya tentang elemen respons lain yang ditampilkan olehDescribeEndpointConfig
, lihat DescribeEndpointConfig
di panduan Referensi SageMaker API.
- AWS CLI
-
Gunakan delete-model
perintah untuk menghapus SageMaker model Anda. Tentukan nama model Anda untuk model-name
bendera.
aws sagemaker delete-model \
--model-name <model-name>
Anda dapat menggunakan describe-endpoint-config
perintah secara opsional untuk mengembalikan informasi tentang nama model yang Anda gunakan (varian produksi) seperti nama model Anda dan nama konfigurasi titik akhir yang terkait dengan model yang diterapkan tersebut. Berikan nama titik akhir Anda untuk endpoint-config-name
bendera.
aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Ini akan mengembalikan respons JSON. Anda dapat menyalin dan menempel, menggunakan parser JSON, atau menggunakan alat yang dibuat untuk penguraian JSON untuk mendapatkan nama model yang terkait dengan titik akhir tersebut.
- SageMaker Console
-
Hapus SageMaker model Anda secara interaktif dengan SageMaker konsol.
-
Di SageMaker konsol di menu navigasi https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, pilih Inferensi.
-
Pilih Model dari menu tarik-turun. Daftar model yang dibuat di AWS akun Anda akan muncul berdasarkan nama, Nama Sumber Daya Amazon (ARN), dan waktu pembuatan.
-
Pilih model yang ingin Anda hapus.
-
Pilih tombol dropdown Actions di pojok kanan atas.
-
Pilih Hapus.