Antes de usar o AutoML Translation, é preciso ativá-lo no projeto. Abra a IU do AutoML Translation e selecione o projeto na lista suspensa, na parte superior direita da barra de título. No aplicativo, você recebe instruções por meio das etapas necessários, que também estão descritas a seguir.
Configurar o projeto
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
- Instale a CLI do Google Cloud.
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Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
gcloud init
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Criar ou selecionar um projeto do Google Cloud.
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Criar um projeto do Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
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Selecionar o projeto do Cloud que você criou:
gcloud config set project PROJECT_ID
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Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como verificar se o faturamento está ativado em um projeto.
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Ative as APIs AutoML and Cloud Storage:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Instale a CLI do Google Cloud.
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Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:
gcloud init
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Criar ou selecionar um projeto do Google Cloud.
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Criar um projeto do Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
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Selecionar o projeto do Cloud que você criou:
gcloud config set project PROJECT_ID
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Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como verificar se o faturamento está ativado em um projeto.
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Ative as APIs AutoML and Cloud Storage:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Defina a variável de ambiente
PROJECT_ID
como seu ID do projeto.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
As chamadas de API AutoML e os nomes dos recursos incluem seu código do projeto. A variável de ambientePROJECT_ID
é uma maneira conveniente de especificar o ID.
Criar um bucket do Cloud Storage
Crie um bucket do Google Cloud Storage para armazenar os pares de frases que você vai usar para treinar seu modelo personalizado. O nome do bucket precisa estar no formato: project-id-vcm
.
O comando a seguir cria um bucket de armazenamento
denominado project-id-vcm
na região
us-central1
.
gsutil mb -p project-id -c regional -l us-central1 gs://project-id-vcm/Recomendamos a seguinte estrutura para os arquivos do Cloud Storage:
gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt