Antes de comenzar

Antes de poder usar AutoML Translation, debes habilitarla para tu proyecto. Abre la IU de AutoML Translation y selecciona tu proyecto de la lista desplegable en la parte superior derecha de la barra de título. La aplicación te guía a través de los pasos necesarios, que también se describen a continuación.

Configura tu proyecto

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

2. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

3. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Descubre cómo confirmar que tienes habilitada la facturación en un proyecto.

4. Habilita las API de AutoML and Cloud Storage.

   Habilita las API

5. En la página del selector de proyectos de Google Cloud Console, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

   Ir al selector de proyectos

6. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Descubre cómo confirmar que tienes habilitada la facturación en un proyecto.

7. Habilita las API de AutoML and Cloud Storage.

   Habilita las API

8. Instala la herramienta de línea de comandos de gcloud.
9. Sigue las instrucciones a fin de crear una cuenta de servicio y descargar un archivo de claves para esa cuenta.
   Las cuentas de servicio son la única opción de autenticación disponible con la API de AutoML.
10. Establece la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta de acceso al archivo de claves de la cuenta de servicio que descargaste cuando creaste la cuenta de servicio.

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key-file

11. Establece la variable de entorno PROJECT_ID para tu ID del proyecto.

    export PROJECT_ID=your-project-id

    Las llamadas a la API de AutoML y los nombres de los recursos incluyen el ID del proyecto. La variable de entorno PROJECT_ID proporciona una manera conveniente de especificar el ID.
12. Si eres propietario del proyecto, agrega tu cuenta de servicio a la función de IAM del Editor de AutoML y reemplaza service-account-name por el nombre de la nueva cuenta de servicio. Por ejemplo, [e-mail].

    gcloud auth login
    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:service-account-name" \
       --role="roles/automl.editor"
    

13. De lo contrario (si no eres propietario del proyecto), pídele al propietario que agregue tu ID de usuario y tu cuenta de servicio a la función de IAM de editor de AutoML.

Cree un bucket de Cloud Storage

Crea un bucket de Google Cloud Storage a fin de almacenar los pares de oraciones que usarás para entrenar tu modelo personalizado. El nombre del depósito debe tener el siguiente formato: project-id-vcm. El siguiente comando crea un bucket de almacenamiento llamado project-id-vcm en la región us-central1.

gsutil mb -p project-id -c regional -l us-central1 gs://project-id-vcm/

Te recomendamos la siguiente estructura de archivos para tus archivos de Cloud Storage: gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt