Hinweis

Das AutoML Natural Language-Produkt ist auf der Vertex-AI-Plattform verfügbar. Migrieren Sie Ihre Ressourcen zum Vertex AI AutoML-Text, um neue Features für maschinelles Lernen zu erhalten, den gesamten Prozess zu vereinfachen und Modelle mit MLOps in Produktionsumgebungen einzusetzen.

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. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

3. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

   gcloud init

4. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   • Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:

     gcloud projects create PROJECT_ID

   • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:

     gcloud config set project PROJECT_ID

5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist

6. Aktivieren Sie die AutoML and Cloud Storage APIs:

   gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com

7. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

8. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

   gcloud init

9. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   • Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:

     gcloud projects create PROJECT_ID

   • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:

     gcloud config set project PROJECT_ID

10. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist

11. Aktivieren Sie die AutoML and Cloud Storage APIs:

    gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com

12. Legen Sie die Umgebungsvariable PROJECT_ID auf Ihre Projekt-ID fest.

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID

    Die AutoML API-Aufrufe und Ressourcennamen enthalten Ihre Projekt-ID. Die Umgebungsvariable PROJECT_ID bietet eine bequeme Möglichkeit, die ID anzugeben.

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)