Endpunkte und Ressourcen löschen - Amazon SageMaker
Endpunkt löschenLöschen Sie die EndpunktkonfigurationLöschen eines Modells

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.

Endpunkte und Ressourcen löschen

Löschen Sie Endpunkte, damit keine Gebühren mehr anfallen.

Endpunkt löschen

Löschen Sie Ihren Endpunkt programmgesteuert mit AWS SDK for Python (Boto3), mit der AWS CLI oder interaktiv mit der SageMaker Konsole.

SageMaker gibt alle Ressourcen frei, die beim Erstellen des Endpunkts bereitgestellt wurden. Durch das Löschen eines Endpunkts wird weder die Endpunktkonfiguration noch das SageMaker Modell gelöscht. Löschen eines Modells Informationen zum Löschen Ihrer Endpunktkonfiguration Löschen Sie die Endpunktkonfiguration und Ihres SageMaker Modells finden Sie unter und .

AWS SDK for Python (Boto3)

Verwenden Sie die DeleteEndpoint API, um Ihren Endpunkt zu löschen. Geben Sie den Namen Ihres Endpunkts für das EndpointName Feld an.

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

Zum Löschen eines Endpunkts verwenden Sie den Befehl delete-endpoint. Geben Sie für die Flagge endpoint-name den Namen Ihres Endpunkts an.

aws sagemaker delete-endpoint --endpoint-name <endpoint-name>
SageMaker Console

Löschen Sie Ihren Endpunkt interaktiv mit der SageMaker Konsole.

  1. Wählen Sie in der SageMaker -Konsole im Navigationsmenü https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ die Option Inferenz aus.

  2. Wählen Sie Endpunkt im Dropdown-Menü aus. Eine Liste der in Ihrem AWS Konto erstellten Endpunkte wird nach Name, Amazon-Ressourcenname (ARN), Erstellungszeit, Status und Zeitstempel der letzten Aktualisierung des Endpunkts angezeigt.

  3. Wählen Sie den Endpunkt aus, den Sie löschen möchten.

  4. Wählen Sie oben rechts den Drop-down-Schalter für Aktionen aus.

  5. Wählen Sie Löschen aus.

Löschen Sie die Endpunktkonfiguration

Löschen Sie Ihre Endpunktkonfiguration programmgesteuert mit AWS SDK for Python (Boto3), mit der AWS CLI oder interaktiv mit der SageMaker Konsole. Durch das Löschen einer Endpunktkonfiguration werden keine Endpunkte gelöscht, die mit dieser Konfiguration erstellt wurden. Informationen zum Löschen Ihres Endpunkts finden Sie unter Endpunkt löschen.

Löschen Sie keine Endpunktkonfiguration, die von einem Endpunkt verwendet wird, der aktiv ist oder während der Endpunkt aktualisiert oder erstellt wird. Möglicherweise verlieren Sie den Überblick über den Instanztyp, den der Endpunkt verwendet, wenn Sie die Endpunktkonfiguration eines Endpunkts löschen, der aktiv ist oder gerade erstellt oder aktualisiert wird.

AWS SDK for Python (Boto3)

Verwenden Sie die DeleteEndpointConfig API, um Ihren Endpunkt zu löschen. Geben Sie den Namen Ihrer Endpunktkonfiguration für das EndpointConfigName Feld an.

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)

Sie können optional die DescribeEndpointConfig API verwenden, um Informationen über den Namen der von Ihnen bereitgestellten Modelle (Produktionsvarianten) zurückzugeben, z.B. den Namen Ihres Modells und den Namen der Endpunktkonfiguration, die diesem bereitgestellten Modell zugeordnet ist. Geben Sie den Namen Ihres Endpunkts für das EndpointConfigName Feld ein. 

# 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)

Weitere Informationen zu anderen Antwortelementen, die von zurückgegeben werdenDescribeEndpointConfig, finden Sie unter DescribeEndpointConfig im APISageMaker -Referenzhandbuch für .

AWS CLI

Verwenden Sie den delete-endpoint-configBefehl, um Ihre Endpunktkonfiguration zu löschen. Geben Sie den Namen Ihrer Endpunktkonfiguration für die endpoint-config-name Flagge an.

aws sagemaker delete-endpoint-config \
                        --endpoint-config-name <endpoint-config-name>

Sie können den describe-endpoint-config Befehl optional verwenden, um Informationen über den Namen der von Ihnen bereitgestellten Modelle (Produktionsvarianten) zurückzugeben, z.B. den Namen Ihres Modells und den Namen der Endpunktkonfiguration, die diesem bereitgestellten Modell zugeordnet ist. Geben Sie den Namen Ihres Endpunkts für die endpoint-config-name Flagge ein.

aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>

Dadurch wird eine JSON-Antwort zurückgegeben. Sie können den Namen der Endpunktkonfiguration, der mit diesem Endpunkt verknüpft ist, kopieren und einfügen, einen JSON-Parser verwenden oder ein für die JSON-Analyse entwickeltes Tool verwenden.

SageMaker Console

Löschen Sie Ihre Endpunktkonfiguration interaktiv mit der SageMaker Konsole.

  1. Wählen Sie in der SageMaker -Konsole im Navigationsmenü https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ die Option Inferenz aus.

  2. Wählen Sie im Dropdownmenü die Option Endpunktkonfigurationen aus. Eine Liste der in Ihrem AWS Konto erstellten Endpunktkonfigurationen wird nach Name, Amazon-Ressourcenname (ARN) und Erstellungszeit angezeigt.

  3. Wählen Sie die Endpunktkonfiguration aus, die Sie löschen möchten.

  4. Wählen Sie oben rechts den Drop-down-Schalter für Aktionen aus.

  5. Wählen Sie Löschen aus.

Löschen eines Modells

Löschen Sie Ihr SageMaker Modell programmgesteuert mit AWS SDK for Python (Boto3), mit der AWS CLI oder interaktiv mit der SageMaker Konsole. Durch das Löschen eines SageMaker Modells wird nur der Modelleintrag gelöscht, der in erstellt wurde SageMaker. Beim Löschen eines Modells werden keine Modellartefakte, kein Inferenzcode und auch nicht die IAM-Rolle gelöscht, die Sie beim Erstellen des Modells angegeben haben.

AWS SDK for Python (Boto3)

Verwenden Sie die DeleteModel -API, um Ihr SageMaker Modell zu löschen. Geben Sie den Namen Ihres Modells für das ModelName Feld an.

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)

Sie können optional die DescribeEndpointConfig API verwenden, um Informationen über den Namen Ihrer bereitgestellten Modelle (Produktionsvarianten) zurückzugeben, z.B. den Namen Ihres Modells und den Namen der Endpunktkonfiguration, die diesem bereitgestellten Modell zugeordnet ist. Geben Sie den Namen Ihres Endpunkts für das EndpointConfigName Feld ein. 

# 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)

Weitere Informationen zu anderen Antwortelementen, die von zurückgegeben werdenDescribeEndpointConfig, finden Sie unter DescribeEndpointConfig im APISageMaker -Referenzhandbuch für .

AWS CLI

Verwenden Sie den delete-model Befehl , um Ihr SageMaker Modell zu löschen. Geben Sie den Namen für Ihr Model für die model-name Flagge an.

aws sagemaker delete-model \
                        --model-name <model-name>

Sie können den describe-endpoint-config Befehl optional verwenden, um Informationen über den Namen der von Ihnen bereitgestellten Modelle (Produktionsvarianten) zurückzugeben, z.B. den Namen Ihres Modells und den Namen der Endpunktkonfiguration, die mit diesem bereitgestellten Modell verknüpft ist. Geben Sie den Namen Ihres Endpunkts für die endpoint-config-name Flagge ein.

aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>

Dadurch wird eine JSON-Antwort zurückgegeben. Sie können den Namen des Modells, das diesem Endpunkt zugeordnet ist, kopieren und einfügen, einen JSON-Parser verwenden oder ein für die JSON-Analyse entwickeltes Tool verwenden.

SageMaker Console

Löschen Sie Ihr SageMaker Modell interaktiv mit der SageMaker Konsole.

  1. Wählen Sie in der SageMaker -Konsole im Navigationsmenü https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ die Option Inferenz aus.

  2. Wählen Sie im Dropdown-Menü Modelle aus. Eine Liste der in Ihrem AWS Konto erstellten Modelle wird nach Name, Amazon-Ressourcenname (ARN) und Erstellungszeit angezeigt.

  3. Wählen Sie das Modell aus, das Sie löschen möchten.

  4. Wählen Sie oben rechts den Drop-down-Schalter für Aktionen aus.

  5. Wählen Sie Löschen.