Vertex AI Matching Engineのエンドポイントから、Jupyter Notebook上でインデックスを停止&削除する方法
Vertex AI Matching Engineのエンドポイントから、Jupyter Notebook上でインデックをundeploy(停止)/delete(削除)する方法について解説
はじめに
Vertex AI（旧称：AI Platform）のMatching Engineは、高速なリアルタイム検索を可能にする強力なサービスです。しかし、Matching Engineを活用する際に気をつけなければならないのが、VM(仮想マシン)の操作です。インデックスをデプロイさせた段階からVM(仮想マシン)が稼働し料金が発生してしまいます。そのため、不要なインデックスをクリーンアップしたり、プロジェクトのニーズに合わせてインデックスをundeploy（停止）することが必要になります。
この記事では、Jupyter Notebook上でGoogle Cloud SDKを使用して、Vertex AIのMatching Engineのエンドポイントからインデックスをundeploy(停止)させdelete(削除)する方法について詳しく解説します。
手順
1. Google Cloud SDKのセットアップ
Google Cloud SDKをセットアップする手順は以下の通りです。すでにセットアップ済みの場合は、このステップをスキップしてください。
- 公式ウェブサイト（https://cloud.google.com/sdk/docs/install?hl=ja)からGoogle Cloud SDKをダウンロードしてインストールします。
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、**
gcloud init**コマンドを実行します。Google Cloudの認証情報を設定し、使用するプロジェクトを選択します。
2. Jupyter Notebookでセルを作成
Jupyter Notebook上で新しいセルを作成し、以下のコードを入力します。
your-project-id、your-region、your-index-idなどは実際のプロジェクトIDやリージョン、インデックスIDに置き換えてください。・インデックスのundeploy(停止)のコード例
!gcloud ai index-endpoints undeploy-index 4030255473566416896 --deployed-index-id=vectest_brute_force_deployed --project={Project-ID} --region=us-central1・インデックスのエンドポイントのdelete(削除)とインデックス自体のdelete(削除)を行うコード例
# インデックスのエンドポイントの削除のコード例
!gcloud ai index-endpoints delete 4030255473566416896 --project=your-project-id --region=your-region
# インデックスの削除のコード例
!gcloud ai indexes delete 8238869325344145408 --project=your-project-id --region=your-region3. コードを実行
セルに入力したコードを実行します。これにより、指定したインデックスがMatching Engineのエンドポイントからundeploy(停止)、またはdelete(削除)されます。
注意事項
Matching Engineのインデックスをundeploy(停止)およびdelete(削除)する際は、慎重に行ってください。必要なインデックスやリソースが削除されないように注意して操作してください。
まとめ
Jupyter Notebookを使用して、Google Cloud SDKを活用し、Vertex AIのMatching Engineのエンドポイントからインデックスをundeploy(停止)およびdelete(削除)する方法を解説しました。適切なリソース管理を行い、プロジェクトに合わせた効率的な運用を心掛けましょう。
