시작하기 전에

컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

AutoML Natural Language를 사용하려면 먼저 프로젝트에서 사용 설정해야 합니다. AutoML Natural Language UI를 열고 프로젝트를 선택합니다. 그러면 애플리케이션에서 필요한 단계를 안내하며, 아래에서도 각 단계에 대해 설명합니다.

Set up your project

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
  2. Google Cloud CLI를 설치합니다.

  3. gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다. 

    gcloud init

  4. Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.

    • 클라우드 프로젝트를 만듭니다.

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • 생성한 클라우드 프로젝트를 선택합니다.

      gcloud config set project PROJECT_ID

  5. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  6. AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com
    7.
  7. Google Cloud CLI를 설치합니다.

  8. gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다. 

    gcloud init

  9. Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.

    • 클라우드 프로젝트를 만듭니다.

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • 생성한 클라우드 프로젝트를 선택합니다.

      gcloud config set project PROJECT_ID

  10. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  11. AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.comautoml.googleapis.comstorage-api.googleapis.com
    12.
  12. Set the PROJECT_ID environment variable to your Project ID. 
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    The AutoML API calls and resource names include your Project ID in them. The PROJECT_ID environment variable provides a convenient way to specify the ID.

Cloud Storage 버킷 생성

교육 데이터 가져오기와 같은 AutoML Natural Language 작업을 위한 Cloud Storage 버킷 만들기 버킷은 us-central1 리전 또는 eu 멀티 리전 위치에 있어야 합니다.

us-central1의 버킷 요구사항:

  • 위치 유형: Region
  • 위치: us-central1
  • 스토리지 클래스: Standard(Cloud Storage 브라우저에 Regional로 표시되는 경우도 있음)

eu의 버킷 요구사항:

  • 위치 유형: Multi-region
  • 위치: eu
  • 스토리지 클래스: Standard(Cloud Storage 브라우저에 Multi-Regional로 표시되는 경우도 있음)