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Bereinigen von MLflow-Ressourcen
Wir empfehlen, alle Ressourcen zu löschen, wenn Sie sie nicht mehr benötigen. Sie können Tracking-Server über Amazon SageMaker Studio oder mit dem löschen AWS CLI. Sie können zusätzliche Ressourcen wie Amazon S3 S3-Buckets, IAM Rollen und IAM Richtlinien mithilfe der AWS CLI oder direkt in der AWS Konsole löschen.
Wichtig
Löschen Sie die IAM Rolle, die Sie zum Erstellen verwendet haben, erst, wenn Sie den Tracking-Server selbst gelöscht haben. Andernfalls verlieren Sie den Zugriff auf den Tracking-Server.
Stoppen Sie die Serververfolgung
Wir empfehlen, Ihren Tracking-Server zu beenden, wenn er nicht mehr verwendet wird. Sie können einen Tracking-Server in Studio beenden oder den verwenden AWS CLI.
Stoppen Sie einen Tracking-Server mit Studio
So beenden Sie einen Tracking-Server in Studio:
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Navigieren Sie zu Studio.
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Wählen Sie MLflowim Bereich Anwendungen der Studio-Benutzeroberfläche.
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Suchen Sie im Bereich Tracking-Server nach dem MLflowTracking-Server Ihrer Wahl. Wählen Sie das Stopp-Symbol in der rechten Ecke des Tracking-Serverfensters.
Anmerkung
Wenn Ihr Tracking-Server ausgeschaltet ist, sehen Sie das Startsymbol. Wenn der Tracking-Server eingeschaltet ist, sehen Sie das Stopp-Symbol.
Stoppen Sie einen Tracking-Server mit dem AWS CLI
Verwenden Sie den folgenden Befehl AWS CLI, um den Tracking-Server mit dem zu beenden:
aws sagemaker stop-mlflow-tracking-server \ --tracking-server-name$ts_name\ --region$region
Verwenden Sie den folgenden Befehl AWS CLI, um den Tracking-Server mit dem zu starten:
Anmerkung
Es kann bis zu 25 Minuten dauern, bis Ihr Tracking-Server gestartet ist.
aws sagemaker start-mlflow-tracking-server \ --tracking-server-name$ts_name\ --region$region
Löschen Sie die Tracking-Server
Sie können einen Tracking-Server in Studio oder mit dem vollständig löschen AWS CLI.
Löschen Sie einen Tracking-Server mit Studio
Um einen Tracking-Server in Studio zu löschen:
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Navigieren Sie zu Studio.
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Wählen Sie MLflowim Bereich Anwendungen der Studio-Benutzeroberfläche.
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Suchen Sie im Bereich Tracking-Server nach dem MLflowTracking-Server Ihrer Wahl. Wählen Sie das vertikale Menüsymbol in der rechten Ecke des Tracking-Serverfensters. Wählen Sie dann Löschen aus.
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Wählen Sie Löschen, um den Löschvorgang zu bestätigen.
Löschen Sie einen Tracking-Server mit dem AWS CLI
Verwenden Sie den DeleteMLflowTrackingServerAPI, um alle Tracking-Server zu löschen, die Sie erstellt haben. Dies kann einige Zeit dauern.
aws sagemaker delete-mlflow-tracking-server \ --tracking-server-name$ts_name\ --region$region
Um den Status Ihres Tracking-Servers einzusehen, verwenden Sie den DescribeMLflowTrackingServer API und überprüfen Sie denTrackingServerStatus.
aws sagemaker describe-mlflow-tracking-server \ --tracking-server-name$ts_name\ --region$region
Amazon S3 S3-Buckets löschen
Löschen Sie mit den folgenden Befehlen alle Amazon S3 S3-Buckets, die als Artefaktspeicher für Ihren Tracking-Server verwendet werden:
aws s3 rm s3://$bucket_name --recursive aws s3 rb s3://$bucket_name
Sie können alternativ einen Amazon S3 S3-Bucket, der Ihrem Tracking-Server zugeordnet ist, direkt in der AWS Konsole löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Löschen eines Buckets im Amazon S3 S3-Benutzerhandbuch.
Registrierte Modelle löschen
Sie können alle Modellgruppen und Modellversionen, die mit erstellt wurden, MLflow direkt in Studio löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Löschen einer Modellgruppe und Löschen einer Modellversion.
Experimente oder Läufe löschen
Sie können den verwenden MLflowSDK, um Experimente oder Läufe zu löschen.
