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

Se prevedi di utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, assicurati che l'account di servizio l'inizializzazione del client ha Agente di servizio Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent) Ruolo IAM.

Configurerai il progetto Google Cloud per utilizzare Vertex AI. Quindi crea un nel bucket Cloud Storage e copia i file immagine da utilizzare per addestrare un AutoML un modello di classificazione delle immagini.

Questo tutorial è composto da diverse pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

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

3. Addestra un modello di classificazione delle immagini AutoML.

4. Valutare e analizzare le prestazioni del modello.

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

6. Pulisci il progetto.

Per ogni pagina si presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni dalla pagine precedenti del tutorial.

Prima di iniziare

Completa i passaggi riportati di seguito 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. Make sure 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 i tuoi progetti e le tue risorse dal browser web.
Vai a Cloud Shell
5. In Cloud Shell, imposta il progetto corrente sull'ID progetto Google Cloud e memorizzalo nella variabile shell projectid:

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

   Sostituisci PROJECT_ID con il tuo ID progetto. Puoi Individua il tuo ID progetto nella console Google Cloud. Per ulteriori informazioni, vedi Trova il tuo ID progetto.

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

   gcloud services enable iam.googleapis.com  compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com storage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

7. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

   • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.
Il ruolo IAM Utente Vertex AI (roles/aiplatform.user) consente di accedere e utilizzare tutte le risorse di Vertex AI. La Amministratore Storage (roles/storage.admin) in cui memorizzi il documento di addestramento personalizzato in Cloud Storage.

Passaggi successivi

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