删除在线预测模型

本页面介绍了删除在线预测模型及其所有关联资源的过程。

准备工作

如需获得访问在线预测所需的权限，请让您的项目 IAM 管理员为您授予 Vertex AI Prediction User (vertex-ai-prediction-user) 角色。

如需了解此角色的相关信息，请参阅 准备 IAM 权限。

此外，如需获得删除存储桶中对象所需的权限，请让您的项目 IAM 管理员为您授予项目中的 Project Bucket Object Admin (project-bucket-object-admin) 角色。

删除资源

如需删除在线预测模型及其所有关联资源，请执行以下步骤：

  1. 删除与预测集群中的模型关联的 DeployedModel 自定义资源：

    kubectl --kubeconfig PREDICTION_CLUSTER_KUBECONFIG delete -f DEPLOYED_MODEL_NAME.yaml

    替换以下内容：

    • PREDICTION_CLUSTER_KUBECONFIG：预测集群中 kubeconfig 文件的路径。
    • DEPLOYED_MODEL_NAME：DeployedModel 定义文件的名称。

  2. 通过以下任一方式修改 Endpoint 自定义资源：

    • 如果 DeployedModel 使用的端点未托管其他模型，请删除预测集群中的 Endpoint 自定义资源：

      kubectl --kubeconfig PREDICTION_CLUSTER_KUBECONFIG delete -f ENDPOINT_NAME.yaml

      将 ENDPOINT_NAME 替换为 Endpoint 定义文件的名称。

    • 如果 DeployedModel 使用的端点托管了其他模型，请执行以下步骤：

      1. 更新预测集群中的 Endpoint 自定义资源：

        kubectl --kubeconfig PREDICTION_CLUSTER_KUBECONFIG edit -f ENDPOINT_NAME.yaml

        将 ENDPOINT_NAME 替换为 Endpoint 定义文件的名称。

      2. 在 YAML 文件中，手动删除包含您之前删除的 DeployedModel 引用的 serviceRef 对象。

      3. 保存对 YAML 文件所做的更改。

  3. 从存储桶中删除模型。如需详细了解如何从存储分区中 删除对象，请参阅删除项目中的存储对象。