Dados de imagens Hello: configure o seu projeto e ambiente

Se planeia usar o SDK Vertex AI para Python, certifique-se de que a conta de serviço que inicializa o cliente tem a função IAM de agente do serviço Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Vai configurar o seu Google Cloud projeto para usar o Vertex AI. Em seguida, crie um contentor do Cloud Storage e copie os ficheiros de imagem para usar no treino de um modelo de classificação de imagens do AutoML.

Este tutorial tem várias páginas:

1. Configure o projeto e o ambiente.

2. Crie um conjunto de dados de classificação de imagens e importe imagens.

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

4. Avalie e analise o desempenho do modelo.

5. Implemente um modelo num ponto final e envie uma previsão.

6. Limpe o projeto.

Cada página pressupõe que já executou as instruções das páginas anteriores do tutorial.

Antes de começar

Conclua os seguintes passos antes de usar a funcionalidade do 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. Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente de shell interativo para Google Cloud que lhe permite gerir os seus projetos e recursos a partir do navegador de Internet.
Aceda ao Cloud Shell
5. No Cloud Shell, defina o projeto atual como o seu Google Cloud ID do projeto e armazene-o na variável projectid do shell:

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

   Substitua PROJECT_ID pelo ID do seu projeto. Pode localizar o ID do projeto na Google Cloud consola. Para mais informações, consulte o artigo Encontre o ID do seu projeto.

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.

      Aceder ao IAM
   2. Selecione o projeto.
   3. Clique em Conceder acesso.

   4. No campo Novos responsáveis, introduza o identificador do utilizador. Normalmente, este é o endereço de email de uma Conta Google.

   5. Na lista Selecionar uma função, selecione uma função.
   6. Para conceder funções adicionais, clique em Adicionar outra função e adicione cada função adicional.
   7. Clique em Guardar.
   A função de utilizador da Vertex AI (roles/aiplatform.user) do IAM permite o acesso à utilização de todos os recursos na Vertex AI. O papel de administrador de armazenamento (roles/storage.admin) no qual armazena o conjunto de dados de preparação do documento no Cloud Storage.

   O que se segue?

   Siga as instruções na página seguinte deste tutorial para usar a Google Cloud consola para criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens alojadas num contentor do Cloud Storage público.