Dados da imagem do Hello: configurar o projeto e o ambiente

Se você planeja usar o SDK da Vertex AI para Python, verifique se a conta de serviço que inicializa o cliente tem o papel do IAM do Agente de serviço da Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Você vai configurar seu projeto Google Cloud para usar a Vertex AI. Em seguida, crie um bucket do Cloud Storage e copie os arquivos de imagem para usar no treinamento de um modelo de classificação de imagens do AutoML.

Este tutorial tem várias páginas:

1. Configurr o projeto e o ambiente.

2. Criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens.

3. Treinar um modelo de classificação de imagens do AutoML.

4. Avaliar e analisar o desempenho do modelo.

5. Implantar um modelo em um endpoint e enviar uma previsão.

6. Limpar o projeto.

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

Antes de começar

Conclua as etapas a seguir antes de usar a funcionalidade da 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. Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente shell interativo para Google Cloud que permite gerenciar projetos e recursos a partir do navegador da Web.
Acesse o Cloud Shell
5. No Cloud Shell, defina o projeto atual como o ID do projeto Google Cloud e armazene-o na variável de shell projectid:

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

   Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto. Localize o ID do projeto no console Google Cloud . Para mais informações, consulte Encontrar o ID do projeto.

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.

      Acessar o IAM
   2. Selecione o projeto.
   3. Clique em Conceder acesso.

   4. No campo Novos principais, digite seu identificador de usuário. Normalmente, é o endereço de e-mail de uma Conta do Google.

   5. Na lista Selecionar papel, escolha um.
   6. Para conceder outros papéis, clique em Adicionar outro papel e adicione cada papel adicional.
   7. Clique em Salvar.
   O papel do IAM do usuário da Vertex AI (roles/aiplatform.user) fornece acesso para usar todos os recursos na Vertex AI. Com o papel Administrador do Storage (roles/storage.admin), você armazena o conjunto de dados de treinamento do documento no Cloud Storage.

   A seguir

   Siga a próxima página deste tutorial para usar o console doGoogle Cloud para criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens hospedadas em um bucket público do Cloud Storage.