准备工作

要使用 AutoML Translation,您必须先为自己的项目启用该服务。打开 AutoML Translation 界面,然后从标题栏右上角的下拉列表中选择您的项目。该应用将引导您完成必要的步骤(具体步骤也将在下文中为您介绍)。

设置项目

  1. 登录您的 Google Cloud 帐号。如果您是 Google Cloud 新手,请创建一个帐号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金,用于运行、测试和部署工作负载。
  2. 在 Google Cloud Console 的项目选择器页面上,选择或创建一个 Google Cloud 项目。

    转到“项目选择器”

  3. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。 了解如何确认您的项目是否已启用结算功能

  4. 启用 AutoML and Cloud Storage API。

    启用 API

  5. 安装 gcloud 命令行工具
  6. 按照说明创建服务帐号并为该帐号下载密钥文件
  7. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量设置为您在创建服务帐号时所下载的服务帐号密钥文件的路径。
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key-file
  8. PROJECT_ID 环境变量设置为项目 ID
    export PROJECT_ID=your-project-id
    AutoML API 调用和资源名称中包含您的项目 ID。PROJECT_ID 环境变量提供了一种指定此 ID 的便捷方式。
  9. 如果您是项目的所有者,请将您的服务帐号添加到 AutoML Editor IAM 角色,将 service-account-name 替换为新服务帐号的名称。例如 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. 否则(如果您不是项目所有者),请让项目所有者将您的用户 ID 和服务帐号添加到 AutoML Editor IAM 角色。

创建 Cloud Storage 存储分区

创建一个 Google Cloud Storage 存储分区,以存储您将用于训练自定义模型的句对。存储分区名称必须采用以下格式:project-id-vcm。以下命令将在 us-central1 地区中创建一个名为 project-id-vcm 的存储分区。

gsutil mb -p project-id -c regional -l us-central1 gs://project-id-vcm/
我们建议您对 Cloud Storage 文件使用以下文件结构:gs://project-id-vcm/dataset-name/documents/document-name.txt