시작하기 전에

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.

프로젝트 설정

  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.

    • Google Cloud 프로젝트를 만듭니다.

      gcloud projects create PROJECT_ID

      PROJECT_ID를 만들려는 Google Cloud 프로젝트의 이름으로 바꿉니다.

    • 만든 Google Cloud 프로젝트를 선택합니다.

      gcloud config set project PROJECT_ID

      PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 이름으로 바꿉니다.

  5. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  6. AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
  7. Google Cloud CLI를 설치합니다.
  8. gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.

    gcloud init
  9. Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.

    • Google Cloud 프로젝트를 만듭니다.

      gcloud projects create PROJECT_ID

      PROJECT_ID를 만들려는 Google Cloud 프로젝트의 이름으로 바꿉니다.

    • 만든 Google Cloud 프로젝트를 선택합니다.

      gcloud config set project PROJECT_ID

      PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 이름으로 바꿉니다.

  10. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  11. AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
  12. PROJECT_ID 환경 변수를 프로젝트 ID로 설정합니다.
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    AutoML API 호출 및 리소스 이름에는 프로젝트 ID가 포함됩니다. PROJECT_ID 환경 변수는 ID를 지정하는 편리한 방법을 제공합니다.

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)