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Elimina endpoint e risorse
Elimina gli endpoint per evitare di incorrere in addebiti.
Eliminazione di un endpoint
Elimina l'endpoint a livello di codice utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con o utilizzando in modo interattivo la AWS CLI console. SageMaker
SageMaker libera tutte le risorse che sono state distribuite al momento della creazione dell'endpoint. L'eliminazione di un endpoint non eliminerà la configurazione dell'endpoint o il modello. SageMaker Vedi Eliminazione di una configurazione endpoint e Eliminazione di un modello per informazioni su come eliminare la configurazione e il modello dell'endpoint. SageMaker
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Utilizza l'API DeleteEndpoint
per eliminare il tuo endpoint. Specifica l'endpoint per il campo EndpointName
.
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
-
Per eliminare l’endpoint, usa il comando delete-endpoint
. Specifica il nome dell'endpoint per il flag endpoint-name
.
aws sagemaker delete-endpoint --endpoint-name <endpoint-name>
- SageMaker Console
-
Elimina l'endpoint in modo interattivo con la console. SageMaker
-
Nel menu di navigazione https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ della SageMaker console, scegli Inference.
-
Seleziona Endpoint nel menu a discesa. Apparirà un elenco di endpoint creati nel tuo AWS account per nome, Amazon Resource Name (ARN), ora di creazione, stato e data e ora dell'ultimo aggiornamento dell'endpoint.
-
Seleziona l’endpoint da eliminare.
-
Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.
-
Scegli Elimina.
Eliminazione di una configurazione endpoint
Elimina la configurazione dell'endpoint in modo programmatico utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con o in modo interattivo la console. AWS CLI SageMaker L'eliminazione di una configurazione endpoint non elimina gli endpoint creati utilizzando questa configurazione. Per informazioni su come eliminare l'endpoint, consulta Eliminazione di un endpoint.
Non eliminare una configurazione endpoint utilizzata da un endpoint attivo o mentre l'endpoint viene aggiornato o creato. Se elimini la configurazione endpoint di un endpoint attivo o in fase di creazione o aggiornamento potresti perdere la visibilità del tipo di istanza utilizzato dall'endpoint.
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Utilizza l'API DeleteEndpointConfig
per eliminare il tuo endpoint. Specifica il nome della configurazione endpoint per il campo EndpointConfigName
.
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)
Facoltativamente, puoi utilizzare l'API DescribeEndpointConfig
per restituire informazioni sul nome dei modelli distribuiti (varianti di produzione), come il nome del modello e il nome della configurazione dell'endpoint associata a quel modello distribuito. Specifica il nome dell'endpoint per il campo EndpointConfigName
.
# 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)
Per ulteriori informazioni sugli altri elementi di risposta restituiti daDescribeEndpointConfig
, consulta DescribeEndpointConfig
la guida di riferimento delle API. SageMaker
- AWS CLI
-
Usa il comando delete-endpoint-config
per eliminare la configurazione endpoint. Specifica il nome della configurazione endpoint per il flag endpoint-config-name
.
aws sagemaker delete-endpoint-config \
--endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Facoltativamente, puoi utilizzare il comando describe-endpoint-config
per restituire informazioni sul nome dei modelli distribuiti (varianti di produzione), come il nome del modello e il nome della configurazione dell'endpoint associata a quel modello distribuito. Specifica il nome dell'endpoint per il flag endpoint-config-name
.
aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Verrà restituita una risposta JSON. Puoi copiare e incollare, utilizzare un parser JSON o utilizzare uno strumento creato per l'analisi JSON per ottenere il nome della configurazione endpoint associato a quell'endpoint.
- SageMaker Console
-
Elimina la configurazione dell'endpoint in modo interattivo con la SageMaker console.
-
Nel menu di navigazione della SageMaker console all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, scegli Inference.
-
Dal menu a discesa, scegli Configurazioni endpoint. Apparirà un elenco di configurazioni endpoint create nel tuo account AWS per nome, nome della risorsa Amazon (ARN) e data creazione.
-
Seleziona la configurazione endpoint da eliminare.
-
Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.
-
Scegli Elimina.
Eliminazione di un modello
Eliminate il SageMaker modello a livello di programmazione utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con o in modo AWS CLI interattivo la console. SageMaker L'eliminazione di un SageMaker modello elimina solo la voce del modello che è stata creata in. SageMaker L’eliminazione di un modello non elimina artefatti del modello, codici di inferenza o il ruolo IAM specificato durante la creazione del modello.
- AWS SDK for Python (Boto3)
-
Utilizza l'DeleteModel
API per eliminare il tuo SageMaker modello. Specifica il nome del modello per il campo ModelName
.
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)
Facoltativamente, puoi utilizzare l'API DescribeEndpointConfig
per restituire informazioni sul nome dei modelli distribuiti (varianti di produzione), come il nome del modello e il nome della configurazione dell'endpoint associata a quel modello distribuito. Specifica il nome dell'endpoint per il campo EndpointConfigName
.
# 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)
Per ulteriori informazioni sugli altri elementi di risposta restituiti daDescribeEndpointConfig
, DescribeEndpointConfig
consulta la guida di riferimento dell'SageMaker API.
- AWS CLI
-
Utilizzate il delete-model
comando per eliminare il SageMaker modello. Specifica il nome del modello per il flag model-name
.
aws sagemaker delete-model \
--model-name <model-name>
Facoltativamente, puoi utilizzare il comando describe-endpoint-config
per restituire informazioni sul nome dei modelli distribuiti (varianti di produzione), come il nome del modello e il nome della configurazione dell'endpoint associata a quel modello distribuito. Specifica il nome dell'endpoint per il flag endpoint-config-name
.
aws sagemaker describe-endpoint-config --endpoint-config-name <endpoint-config-name>
Verrà restituita una risposta JSON. È possibile copiare e incollare, utilizzare un parser JSON o utilizzare uno strumento creato per l'analisi JSON per ottenere il nome del modello associato all'endpoint.
- SageMaker Console
-
Eliminate il SageMaker modello in modo interattivo con la SageMaker console.
-
Nel menu di navigazione https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ della SageMaker console, scegli Inference.
-
Dal menu a discesa, scegli Modelli. Apparirà un elenco di modelli creati nel tuo AWS account per nome, Amazon Resource Name (ARN) e ora di creazione.
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Seleziona il modello che intendi eliminare.
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Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.
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Scegli Delete (Elimina).