시작하기 전에

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

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. Install the Google Cloud CLI.
  3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init
  4. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
  7. Install the Google Cloud CLI.
  8. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init
  9. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  10. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  11. Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:

    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

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.

gcloud storage buckets create gs://project-id-vcm/ --project=project-id --location=us-central1
Cloud Storage 파일에 권장되는 파일 구조는 다음과 같습니다. gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt