MLflow リソースをクリーンアップする - Amazon SageMaker
サーバーの追跡を停止する追跡サーバーを削除するAmazon S3 バケットを削除する登録済みモデルを削除する実験または実行を削除する

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MLflow リソースをクリーンアップする

不要になったリソースは削除することをお勧めします。Amazon SageMaker Studio または を使用して追跡サーバーを削除できます AWS CLI。Amazon S3 バケット、IAMロール、IAMポリシーなどの追加のリソースは、 または コンソールで AWS CLI AWS 直接削除できます。

重要

追跡サーバー自体を削除するまで、作成に使用したIAMロールを削除しないでください。そうしないと、追跡サーバーへのアクセスが失われます。

サーバーの追跡を停止する

追跡サーバーが使用されなくなったら、停止することをお勧めします。Studio または を使用して、追跡サーバーを停止できます AWS CLI。

Studio を使用して追跡サーバーを停止する

Studio で追跡サーバーを停止するには：

  1. Studio に移動します。

  2. Studio UI MLflow のアプリケーションペインで を選択します。

  3. トラッキングサーバーペインで、任意のMLflowトラッキングサーバーを見つけます。追跡サーバーペインの右隅にある停止アイコンを選択します。

    注記

    追跡サーバーがオフの場合、開始アイコンが表示されます。追跡サーバーがオンの場合、停止アイコンが表示されます。

を使用して追跡サーバーを停止する AWS CLI

を使用して追跡サーバーを停止するには AWS CLI、次のコマンドを使用します。

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

を使用して追跡サーバーを起動するには AWS CLI、次のコマンドを使用します。

注記

追跡サーバーを起動するまでに最大 25 分かかる場合があります。

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

追跡サーバーを削除する

Studio または を使用して、追跡サーバーを完全に削除できます AWS CLI。

Studio を使用して追跡サーバーを削除する

Studio で追跡サーバーを削除するには：

  1. Studio に移動します。

  2. Studio UI MLflow のアプリケーションペインで を選択します。

  3. 追跡サーバーペインで、任意のMLflow追跡サーバーを見つけます。追跡サーバーペインの右隅にある垂直メニューアイコンを選択します。その後、[Delete] (削除) をクリックします。

  4. 削除を選択して削除を確認します。

Studio UI の追跡サーバーペインの追跡MLflowサーバーカードの削除オプション。

を使用して追跡サーバーを削除する AWS CLI

を使用してDeleteMLflowTrackingServerAPI、作成した追跡サーバーを削除します。これには時間がかかる場合があります。

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

追跡サーバーのステータスを表示するには、 DescribeMLflowTrackingServer API を使用して を確認しますTrackingServerStatus。

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

Amazon S3 バケットを削除する

次のコマンドを使用して、追跡サーバーのアーティファクトストアとして使用される Amazon S3 バケットを削除します。

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

または、 AWS コンソールで追跡サーバーに関連付けられた Amazon S3 バケットを直接削除することもできます。詳細については、「Amazon S3 ユーザーガイド」の「バケットの削除」を参照してください。

登録済みモデルを削除する

Studio で でMLflow直接作成されたモデルグループとモデルバージョンを削除できます。詳細については、「モデルグループの削除」および「モデルバージョンの削除」を参照してください。

実験または実行を削除する

を使用してMLflowSDK、実験や実行を削除できます。