Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.
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Antes de começar

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.

Crie o projeto

  1. 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.
  2. No Console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como confirmar se o faturamento está ativado para o projeto.

  4. Ative as APIs AutoML and Cloud Storage.

    Ative as APIs

  5. Instale a ferramenta de linha de comando gcloud.
  6. Siga as instruções para criar uma conta de serviço e fazer o download de um arquivo de chave para a conta.
  7. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS para o caminho até o arquivo de chave da conta de serviço que você salvou quando criou essa conta.
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key-file
  8. Defina a variável de ambiente PROJECT_ID como seu ID do projeto.
    export PROJECT_ID=your-project-id
    As chamadas de API AutoML e os nomes dos recursos incluem seu código do projeto. A variável de ambiente PROJECT_ID é uma maneira conveniente de especificar o ID.
  9. Se você for o proprietário do projeto, adicione sua conta de serviço ao papel do IAM Editor do AutoML, substituindo service-account-name pelo nome da nova conta de serviço. Por exemplo, service-account1@myproject.iam.gserviceaccount.com.
    gcloud auth login
    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:service-account-name" \
       --role="roles/automl.editor"
    
  10. Se você não for proprietário do projeto, peça para ele adicionar seu ID do usuário e sua conta de serviço ao papel do IAM de Editor do AutoML.

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