Elimina endpoint e risorse - Amazon SageMaker AI
Eliminazione di un endpointEliminazione di una configurazione endpointEliminazione di un modello

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Elimina endpoint e risorse

Elimina gli endpoint per evitare di incorrere in addebiti.

Eliminazione di un endpoint

Elimina il tuo endpoint a livello di programmazione utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con l’AWS CLI, o in modo interattivo utilizzando la console SageMaker AI.

SageMaker AI libera tutte le risorse implementate quando è stato creato l’endpoint. L’eliminazione di un endpoint non comporta l’eliminazione della configurazione dell’endpoint o il modello SageMaker AI. Vedi Eliminazione di una configurazione endpoint e Eliminazione di un modello per informazioni su come eliminare la configurazione dell’endpoint e il modello SageMaker AI.

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 AI Console

Elimina l’endpoint in modo interattivo con la console SageMaker AI.

  1. Nella console SageMaker AI, nel menu di navigazione all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, scegli Inferenza.

  2. Seleziona Endpoint nel menu a discesa. Apparirà un elenco di endpoint creati nell’account AWS, per nome, nome della risorsa Amazon (ARN), data creazione, stato e timestamp dell'ultimo aggiornamento dell'endpoint.

  3. Seleziona l’endpoint da eliminare.

  4. Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.

  5. Scegliere Delete (Elimina).

Eliminazione di una configurazione endpoint

Elimina la configurazione dell’endpoint a livello di programmazione utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con l’AWS CLI, oppure in modo interattivo utilizzando la console SageMaker AI. 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 da DescribeEndpointConfig, vedi DescribeEndpointConfig nella guida SageMaker API Reference.

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 AI Console

Elimina la configurazione dell’endpoint in modo interattivo con la console SageMaker AI.

  1. Nella console SageMaker AI, nel menu di navigazione all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, scegli Inferenza.

  2. 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.

  3. Seleziona la configurazione endpoint da eliminare.

  4. Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.

  5. Scegliere Delete (Elimina).

Eliminazione di un modello

Elimina il modello SageMaker AI a livello di programmazione utilizzando AWS SDK for Python (Boto3), con l’AWS CLI, oppure in modo interattivo utilizzando la console SageMaker AI. L’eliminazione di un modello SageMaker AI elimina la sola voce del modello creata in SageMaker AI. 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’API DeleteModel per eliminare il modello SageMaker AI. 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 da DescribeEndpointConfig, vedi DescribeEndpointConfig nella guida SageMaker API Reference.

AWS CLI

Utilizza il comando delete-model per eliminare il modello SageMaker AI. 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 AI Console

Elimina il modello SageMaker AI in modo interattivo con la console SageMaker AI.

  1. Nella console SageMaker AI, nel menu di navigazione all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, scegli Inferenza.

  2. Dal menu a discesa, scegli Modelli. Apparirà un elenco di modelli creati nel tuo account AWS per nome, nome della risorsa Amazon (ARN) e data creazione.

  3. Seleziona il modello che intendi eliminare.

  4. Seleziona il pulsante a discesa Azioni nell'angolo in alto a destra.

  5. Scegli Delete (Elimina).