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.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
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.
-
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Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
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.
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Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com PROJECT_ID
환경 변수를 프로젝트 ID로 설정합니다. AutoML API 호출 및 리소스 이름에는 프로젝트 ID가 포함됩니다.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
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-vcm
이라는 us-central1
리전에 스토리지 버킷을 만듭니다.
gcloud storage buckets create gs://project-id-vcm/ --project=project-id --location=us-central1
gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt