Où arrêter les ressources en fonction des fonctionnalités SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

Où arrêter les ressources en fonction des fonctionnalités SageMaker AI

Vous pouvez arrêter vos ressources Amazon SageMaker AI pour éviter l’accumulation de frais indésirables. Dans le tableau suivant, nous dressons la liste des fonctionnalités ou des ressources SageMaker AI et fournissons des liens vers la documentation expliquant comment arrêter les ressources SageMaker AI.

Vous pouvez également utiliser les Interfaces API, interface de ligne de commande et kits SDK fournis par SageMaker AI. Par exemple, vous pouvez rechercher dans la Référence des API Amazon SageMaker des commandes Delete* permettant de supprimer certaines des ressources que vous avez créées. Plus précisément, vous pouvez rechercher l’API DeleteDomain pour découvrir comment supprimer un domaine Amazon SageMaker AI.

Note

Il ne s’agit pas de la liste complète des ressources actives sur votre domaine. Pour toutes les ressources SageMaker AI actives, consultez AWS Cost Explorer.

Fonctionnalité, infrastructure et ressources de SageMaker AI Instructions d’arrêt

Canevas

Se déconnecter d’Amazon SageMaker Canvas

Éditeur de code

Arrêt des ressources de l’éditeur de code

Domaine

EMR dans Studio Classic

Résiliation d’un cluster Amazon EMR depuis Studio ou Studio Classic

Expériences

Nettoyage des ressources MLflow

HyperPod

Point de terminaison d’inférence

Supprimer les points de terminaison et les ressources

JupyterLab

Suppression des ressources inutilisées

MLOps

Suppression d’un projet MLOps à l’aide d’Amazon SageMaker Studio ou de Studio Classic

Instances de bloc-notes

Nettoyage des ressources d’instance de bloc-notes Amazon SageMaker

Pipelines

Arrêt d’un pipeline

Projets

Suppression d’un projet MLOps à l’aide d’Amazon SageMaker Studio ou de Studio Classic

RStudio sur Amazon SageMaker AI

Studio

Visualisation de vos instances, applications et espaces Studio en cours d’exécution

Studio Classic

Piles dans AWS CloudFormation

Suppression d’une pile via la console AWS CloudFormation

TensorBoard dans SageMaker AI

Suppression des applications TensorBoard inutilisées