Introduzione ai dati di immagine: configura il progetto e l'ambiente

Se prevedi di utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, assicurati che il account di servizio che inizializza il client disponga del ruolo IAM agente di servizio Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Configurerai il tuo progetto Google Cloud per utilizzare Vertex AI. Poi crea un bucket Cloud Storage e copia i file immagine da utilizzare per l'addestramento di un modello di classificazione delle immagini AutoML.

Questo tutorial è composto da più pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

2. Crea un set di dati di classificazione delle immagini e importa le immagini.

3. Addestra un modello di classificazione delle immagini AutoML.

4. Valuta e analizza le prestazioni del modello.

5. Esegui il deployment di un modello in un endpoint e invia una previsione.

6. Pulisci il progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni delle pagine precedenti del tutorial.

Prima di iniziare

Completa i seguenti passaggi prima di utilizzare la funzionalità 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.

   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. Apri Cloud Shell. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo per Google Cloud che ti consente di gestire progetti e risorse dal browser web.
Vai a Cloud Shell
5. In Cloud Shell, imposta il progetto corrente sul tuo ID progetto Google Cloude archivialo nella variabile di shell projectid:

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

   Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto. Puoi trovare l'ID progetto nella Google Cloud console. Per ulteriori informazioni, vedi Trovare l'ID progetto.

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

   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.

      Vai a IAM
   2. Seleziona il progetto.
   3. Fai clic su Concedi l'accesso.

   4. Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

   5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
   6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
   7. Fai clic su Salva.
   Il ruolo IAM Utente Vertex AI (roles/aiplatform.user) fornisce l'accesso per utilizzare tutte le risorse in Vertex AI. Il ruolo Amministratore storage (roles/storage.admin) in cui memorizzi il set di dati di addestramento del documento in Cloud Storage.

   Passaggi successivi

   Segui la pagina successiva di questo tutorial per utilizzare la consoleGoogle Cloud per creare un set di dati di classificazione delle immagini e importare le immagini ospitate in un bucket Cloud Storage pubblico.