始める前に

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

AutoML Natural Language を使用するには、まずプロジェクトで有効にする必要があります。AutoML Natural Language UI を開き、プロジェクトを選択します。アプリケーションに表示される手順に沿って操作します。必要な手順については、ここでも説明します。

プロジェクトを設定する

  1. Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  2. Google Cloud CLI をインストールします。
  3. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init
  4. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

    • Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID
    • 作成した Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID
  5. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  6. AutoML and Cloud Storage API を有効にします。

    gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com
  7. Google Cloud CLI をインストールします。
  8. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init
  9. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

    • Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID
    • 作成した Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID
  10. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  11. AutoML and Cloud Storage API を有効にします。

    gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com
  12. 環境変数 PROJECT_IDプロジェクト ID に設定します。
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    AutoML API 呼び出しとリソース名には、プロジェクト ID が含まれています。環境変数 PROJECT_ID は、ID の指定に便利です。

Cloud Storage バケットを作成する

トレーニング データのインポートなど、AutoML Natural Language タスク用に Cloud Storage バケットを作成します。バケットは、us-central1 リージョンまたは eu マルチリージョン ロケーションのいずれかに存在する必要があります。

us-central1 のバケットの要件

  • ロケーション タイプ: Region
  • ロケーション: us-central1
  • ストレージ クラス: Standard(Cloud Storage ブラウザでは Regional と表示されることもある)

eu のバケットの要件

  • ロケーション タイプ: Multi-region
  • ロケーション: eu
  • ストレージ クラス: Standard(Cloud Storage ブラウザでは Multi-Regional と表示されることもある)