步骤 7：清理 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

步骤 7：清理

为避免产生不必要的费用，请使用Amazon Web Services Management Console删除在运行练习时创建的端点和资源。

注意

训练作业和日志无法删除，会无限期保留。

注意

如果您计划探索本指南中的其他练习，可能需要保留其中的一些资源，如笔记本实例、S3 存储桶和 IAM 角色。

  1. 通过 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 打开 Amazon SageMaker 控制台，并删除以下资源：

    • 端点。删除端点也会删除支持该端点的一个或多个 ML 计算实例。

      1. 在推理下面，选择端点。

      2. 选择在示例中创建的端点，选择操作，然后选择删除。

    • 端点配置。

      1. 在推理下面，选择端点配置。

      2. 选择在示例中创建的端点配置，选择操作，然后选择删除。

    • 模型。

      1. 在推理下面，选择模型。

      2. 选择在示例中创建的模型，选择操作，然后选择删除。

    • 笔记本实例。在删除笔记本实例之前，请停止该实例。

      1. 在笔记本下面，选择笔记本实例。

      2. 选择在示例中创建的笔记本实例，选择操作，然后选择停止。笔记本实例需要几分钟时间才能停止。在状态变为已停止时，继续执行下一步。

      3. 选择操作，然后选择删除。

  2. 通过 https://console.aws.amazon.com/s3/ 打开 Amazon S3 控制台，并删除您创建的用于存储模型构件和训练数据集的存储桶。

  3. 通过 https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/ 打开 Amazon CloudWatch 控制台，并删除所有名称以 /aws/sagemaker/ 开头的日志组。