Données d'images Hello : configurer votre projet et votre environnement

Si vous prévoyez d'utiliser le SDK Vertex AI pour Python, assurez-vous que le compte de service initialisant le client dispose du rôle Agent de service Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Vous allez configurer votre projet Google Cloud pour utiliser Vertex AI. Créez ensuite un bucket Cloud Storage et copiez les fichiers image à utiliser pour entraîner un modèle de classification d'images AutoML.

Ce tutoriel comporte plusieurs pages :

1. Configurez votre projet et votre environnement.

2. Créer un ensemble de données de classification d'images et importer des images

3. Entraîner un modèle de classification d'images AutoML

4. Évaluer et analyser les performances du modèle

5. Déployer le modèle sur un point de terminaison et envoyer une prédiction

6. Nettoyer votre projet

Chaque page suppose que vous avez déjà effectué les instructions des pages précédentes du tutoriel.

Avant de commencer

Suivez les étapes ci-dessous avant d'utiliser la fonctionnalité Vertex AI.

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Ouvrez Cloud Shell. Cloud Shell est un environnement shell interactif pour Google Cloud qui vous permet de gérer vos projets et vos ressources depuis un navigateur Web.
Accéder à Cloud Shell
5. Dans Cloud Shell, définissez le projet actuel sur votre ID de projet Google Cloudet stockez-le dans la variable de shell projectid :

     gcloud config set project PROJECT_ID &&
     projectid=PROJECT_ID &&
     echo $projectid

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet. Vous trouverez l'ID de votre projet dans la console Google Cloud . Pour en savoir plus, consultez Trouver votre ID de projet.

6. Enable the IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI APIs.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the APIs

7. Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

   Check for the roles

   1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
   2. Select the project.

   3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

   4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

   Grant the roles

   1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Accéder à IAM
   2. Sélectionnez le projet.
   3. Cliquez sur  Accorder l'accès.

   4. Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez votre identifiant utilisateur. Il s'agit généralement de l'adresse e-mail d'un compte Google.

   5. Dans la liste Sélectionner un rôle, sélectionnez un rôle.
   6. Pour attribuer des rôles supplémentaires, cliquez sur  Ajouter un autre rôle et ajoutez tous les rôles supplémentaires.
   7. Cliquez sur Enregistrer.
   Le rôle IAM d'utilisateur Vertex AI (roles/aiplatform.user) permet d'utiliser toutes les ressources dans Vertex AI. Le rôle Administrateur de l'espace de stockage (roles/storage.admin) vous permet de stocker l'ensemble de données d'entraînement du document dans Cloud Storage.

   Étapes suivantes

   Suivez la page suivante de ce tutoriel pour utiliser la consoleGoogle Cloud afin de créer un ensemble de données de classification d'images et d'importer des images hébergées dans un bucket Cloud Storage public.