Antes de começar

Antes de usar o AutoML Translation, é preciso ativá-lo no projeto. Abra a IU do AutoML Translation e selecione na lista suspensa o projeto que foi colocado na lista de permissões, na parte superior direita da barra de título. No aplicativo, você é orientado pelos passos necessários, que também estão descritos a seguir.

Criar o projeto

  1. Faça login na sua conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se.

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

    Acessar a página do seletor de projetos

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud. Saiba como confirmar se a cobrança está ativada para o seu 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 denominada 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