Wo können Ressourcen je nach SageMaker KI-Funktionen heruntergefahren werden - Amazon SageMaker KI

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Wo können Ressourcen je nach SageMaker KI-Funktionen heruntergefahren werden

Sie können Ihre Amazon SageMaker AI-Ressourcen herunterfahren, um unerwünschte Gebühren zu vermeiden. In der folgenden Tabelle listen wir die SageMaker KI-Funktionen oder -Ressourcen auf und stellen Links zur Dokumentation zum Herunterfahren von SageMaker KI-Ressourcen bereit.

Sie können auch die von SageMaker KI APIs, CLI und SDKs bereitgestellten verwenden. Sie können beispielsweise in der Amazon SageMaker API-Referenz nach Delete* Befehlen suchen, um einige der von Ihnen erstellten Ressourcen zu löschen. Insbesondere können Sie nach der DeleteDomainAPI suchen, um zu erfahren, wie Sie eine Amazon SageMaker AI-Domain löschen.

Anmerkung

Dies ist keine vollständige Liste der aktiven Ressourcen auf Ihrer Domain. Alle aktiven SageMaker KI-Ressourcen finden Sie unter AWS Cost Explorer.

SageMaker KI-Funktion, Infrastruktur, Ressourcen Anweisungen zum Herunterfahren

Canvas (Zeichenbereich)

Von Amazon SageMaker Canvas abmelden

Code-Editor

Herunterfahren der Code-Editor-Ressourcen

Domain

EMR im Studio Classic

Beenden eines Amazon-EMR-Clusters von Studio oder Studio Classic aus

Experimente

Bereinigen von MLflow-Ressourcen

HyperPod

Inferenzendpunkte

Endpunkte und Ressourcen löschen

JupyterLab

Löschen von nicht genutzten Ressourcen

MLOps

Löschen Sie ein MLOps Projekt mit Amazon SageMaker Studio oder Studio Classic

Notebook-Instances

Bereinigen der SageMaker Amazon-Notebook-Instance-Ressourcen

Pipelines

Stopp Sie eine Pipeline

Projekte

Löschen Sie ein MLOps Projekt mit Amazon SageMaker Studio oder Studio Classic

RStudio auf Amazon SageMaker AI

Studio

Anzeigen Ihrer laufenden Studio-Instances, -Anwendungen und -Bereiche

Studio Classic

Stacks in AWS CloudFormation

Löschen eines Stacks auf der Konsole AWS CloudFormation

TensorBoard in SageMaker KI

– Löschen Sie nicht verwendete TensorBoard-Anwendungen