AutoML Translation을 사용하려면 우선 프로젝트에서 사용 설정해야 합니다. AutoML Translation UI를 열고 제목 표시줄 오른쪽 위의 드롭다운 목록에서 프로젝트를 선택합니다. 그러면 애플리케이션에서 필요한 단계를 안내하며 아래에서도 각 단계에 대해 설명합니다.
프로젝트 설정
- 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.
- Google Cloud CLI를 설치합니다.
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gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
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Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
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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.
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AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Google Cloud CLI를 설치합니다.
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gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
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Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.
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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.
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AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com PROJECT_ID환경 변수를 프로젝트 ID로 설정합니다.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
AutoML API 호출 및 리소스 이름에는 프로젝트 ID가 포함됩니다.PROJECT_ID환경 변수는 ID를 지정하는 편리한 방법을 제공합니다.
Cloud Storage 버킷 생성
Google Cloud Storage 버킷을 만들고 커스텀 모델 학습에 사용할 문장 쌍을 저장합니다. 버킷 이름은 project-id-vcm 형식이어야 합니다.
다음 명령어는 project-id-vcm이라는 us-central1 리전에 스토리지 버킷을 만듭니다.
gsutil mb -p project-id -c regional -l us-central1 gs://project-id-vcm/Cloud Storage 파일에 권장되는 파일 구조는 다음과 같습니다.
gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt