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# 根據 SageMaker AI 功能關閉資源的位置
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您可以關閉 Amazon SageMaker AI 資源，以避免產生不必要的費用。在下表中，我們會列出 SageMaker AI 功能或資源，並提供有關如何關閉 SageMaker AI 資源的文件連結。

您也可以使用 SageMaker AI 提供的 [API、CLI 和開發套件](api-and-sdk-reference-overview.md)。例如，您可以搜尋 [Amazon SageMaker API 參考](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html)以取得 `Delete*` 命令，以刪除您已建立的部分資源。更具體地說，您可以搜尋 [DeleteDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteDomain.html) API 來了解如何刪除 Amazon SageMaker AI 網域。

**注意**  
這不是網域上作用中資源的完整清單。如需所有作用中的 SageMaker AI 資源，請參閱 [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/)。


| SageMaker AI 功能、基礎設施、資源 | 關閉的指示 | 
| --- | --- | 
|   [畫布](canvas.md)   |   [登出 Amazon SageMaker Canvas](canvas-log-out.md)   | 
|   [程式碼編輯器](code-editor.md)   |   [關閉程式碼編輯器資源](code-editor-use-log-out.md)   | 
|   [網域](sm-domain.md)   |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html)  | 
|   [Studio Classic 中的 EMR](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-notebooks-emr-cluster.html)   |   [從 Studio 或 Studio Classic 終止 Amazon EMR 叢集](terminate-emr-clusters.md)   | 
|   [實驗](mlflow.md)   |   [清除 MLflow 資源](mlflow-cleanup.md)   | 
|   [HyperPod](sagemaker-hyperpod.md)   |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html)  | 
|   [推論端點](realtime-endpoints-options.md)   |   [刪除端點和資源](realtime-endpoints-delete-resources.md)   | 
|   [JupyterLab](studio-updated-jl.md)   |   [刪除未使用的資源](studio-updated-jl-admin-guide-clean-up.md)   | 
|   [MLOps](mlops.md)   |   [使用 Amazon SageMaker Studio 或 Studio Classic 刪除 MLOps 專案](sagemaker-projects-delete.md)   | 
|   [筆記本執行個體](nbi.md)   |   [清除 Amazon SageMaker 筆記本執行個體資源](ex1-cleanup.md)   | 
|   [管道](pipelines.md)   |   [停止管道](pipelines-studio-stop.md)   | 
|   [專案](sagemaker-projects.md)   |   [使用 Amazon SageMaker Studio 或 Studio Classic 刪除 MLOps 專案](sagemaker-projects-delete.md)   | 
|   [RStudio on Amazon SageMaker AI](rstudio.md)   |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html)  | 
|   [Studio](studio-updated.md)   |   [檢視您的 Studio 執行中執行個體、應用程式和空間](studio-updated-running.md)   | 
|   [Studio Classic](studio.md)   |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html)  | 
|   [AWS CloudFormation中的堆疊](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/stacks.html)   |   [刪除 AWS CloudFormation 主控台上的堆疊](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/cfn-console-delete-stack.html)   | 
|   [SageMaker AI 中的 TensorBoard ](tensorboard-on-sagemaker.md)   |   [刪除未使用的 TensorBoard 應用程式](debugger-htb-delete-app.md)   |