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.

   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. 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 Cloud et stockez-le dans la variable d'interface système 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 la section Trouver votre ID de projet.

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.
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 console Google Cloud afin de créer un ensemble de données de classification d'images et d'importer des images hébergées dans un bucket Cloud Storage public.