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SageMaker AI 機能ごとにリソースをシャットダウンする場所 - Amazon SageMaker AI

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SageMaker AI 機能ごとにリソースをシャットダウンする場所

不要な料金が発生しないように、Amazon SageMaker AI のリソースをシャットダウンできます。次の表は、SageMaker AI の機能またはリソースの一覧と、それぞれの SageMaker AI リソースをシャットダウンする方法に関するドキュメントへのリンクを提供しています。

SageMaker AI が提供する「API、CLI、SDK」を使用することもできます。例えば、「Amazon SageMaker API リファレンス」で Delete* コマンドを検索して、作成したリソースの一部を削除できます。具体的には、DeleteDomain API を検索して、Amazon SageMaker AI ドメインを削除する方法を調べることができます。

注記

これは、ドメインのアクティブなリソースの完全なリストではありません。すべてのアクティブな SageMaker AI リソースについては、「AWS Cost Explorer」を参照してください。

SageMaker AI の機能、インフラストラクチャ、リソース シャットダウン手順

キャンバス

Amazon SageMaker Canvas からのログアウト

コードエディタ

Code Editor リソースをシャットダウンする

[ドメイン]

Studio Classic での EMR

Studio または Studio Classic から Amazon EMR クラスターを終了する

実験

MLflow リソースをクリーンアップする

HyperPod

推論エンドポイント

エンドポイントとリソースを削除する

JupyterLab

未使用のリソースを削除する

MLOps

Amazon SageMaker Studio または Studio Classic を使用して MLOps プロジェクトを削除する

ノートブックインスタンス

Amazon SageMaker ノートブックインスタンスリソースのクリーンアップ

Pipelines

パイプラインを停止する

プロジェクト

Amazon SageMaker Studio または Studio Classic を使用して MLOps プロジェクトを削除する

RStudio on Amazon SageMaker AI

スタジオ

Studio で実行中のインスタンス、アプリケーション、スペースを表示する

Studio Classic

AWS CloudFormationでのスタック

AWS CloudFormation コンソールでのスタックの削除

SageMaker AI の TensorBoard

未使用の TensorBoard アプリケーションを削除する