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. Google 계정으로 로그인합니다.

    아직 계정이 없으면 새 계정을 등록하세요.

  2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기 페이지로 이동

  3. Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

  4. AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정

  5. gcloud 명령줄 도구를 설치합니다.
  6. 서비스 계정 만들기 및 키 파일 다운로드의 안내를 따릅니다.
  7. 서비스 계정을 만들 때 다운로드한 서비스 계정 키 파일 경로로 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 설정합니다.
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key-file
  8. PROJECT_ID 환경 변수를 프로젝트 ID로 설정합니다.
    export PROJECT_ID=your-project-id
    AutoML API 호출 및 리소스 이름에는 프로젝트 ID가 포함됩니다. PROJECT_ID 환경 변수는 ID를 지정하는 편리한 방법을 제공합니다.
  9. 프로젝트 소유자인 경우 서비스 계정을 AutoML 편집자 IAM 역할에 추가하고 service-account-name을 새 서비스 계정 이름으로 바꿉니다. 예를 들면 service-account1@myproject.iam.gserviceaccount.com입니다.
    gcloud auth login
    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:service-account-name" \
       --role="roles/automl.editor"
    
  10. 그렇지 않은 경우(프로젝트 소유자가 아닌 경우) 프로젝트 소유자에게 사용자 ID와 서비스 계정을 모두 AutoML 편집자 IAM 역할에 추가해 달라고 요청합니다.

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