Diese Dokumentation bezieht sich auf AutoML Natural Language, die sich von Vertex AI unterscheidet. Wenn Sie Vertex AI verwenden, finden Sie weitere Informationen in der Vertex AI-Dokumentation.

Vorbereitung

Damit Sie AutoML Natural Language nutzen können, müssen Sie es für Ihr Projekt aktivieren. Öffnen Sie die AutoML Natural Language UI und wählen Sie das Projekt aus. Die Anwendung führt Sie durch die notwendigen Schritte, die auch im Folgenden beschrieben werden.

Projekt einrichten

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Projekt aktiviert ist.

  4. AutoML and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  5. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  6. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Projekt aktiviert ist.

  7. AutoML and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  8. Installieren Sie das gcloud-Befehlszeilentool.
  9. Folgen Sie der Anleitung, um ein Dienstkonto zu erstellen und eine Schlüsseldatei herunterzuladen.
  10. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS so fest, dass sie auf die Schlüsseldatei des Dienstkontos verweist. Die Schlüsseldatei haben Sie beim Erstellen des Dienstkontos heruntergeladen.
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key-file
  11. Legen Sie die Umgebungsvariable PROJECT_ID auf Ihre Projekt-ID fest:
    export PROJECT_ID=your-project-id
    Die AutoML API-Aufrufe und Ressourcennamen enthalten Ihre Projekt-ID. Die Umgebungsvariable PROJECT_ID bietet eine bequeme Möglichkeit, die ID anzugeben.
  12. Wenn Sie der Inhaber Ihres Projekts sind, fügen Sie Ihr Dienstkonto der IAM-Rolle AutoML Editor hinzu und ersetzen Sie service-account-name durch den Namen Ihres neuen Dienstkontos. Zum Beispiel: service-account1@myproject.iam.gserviceaccount.com.
    gcloud auth login
    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:service-account-name" \
       --role="roles/automl.editor"
    
  13. Wenn Sie jedoch kein Projektinhaber sind, bitten Sie einen Projektinhaber, der IAM-Rolle AutoML-Editor sowohl Ihre Nutzer-ID als auch das Dienstkonto hinzuzufügen.

Cloud Storage-Bucket erstellen

Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket für AutoML Natural Language-Aufgaben, z. B. für das Importieren von Trainingsdaten. Der Bucket muss sich entweder in der Region us-central1 oder am multiregionalen Standorteu befinden.

Bucket-Anforderungen für us-central1:

  • Standorttyp: Region
  • Speicherort: us-central1
  • Storage-Klasse: Standard (wird im Cloud Storage-Browser manchmal als Regional angezeigt)

Bucket-Anforderungen für eu:

  • Standorttyp: Multi-region
  • Speicherort: eu
  • Storage-Klasse: Standard (wird im Cloud Storage-Browser manchmal als Multi-Regional angezeigt)