Neste tutorial, apresentamos as etapas necessárias para treinar e receber previsões
do seu modelo de classificação de imagens no console do Google Cloud.
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
Agente de serviço da Vertex AI
(roles/aiplatform.serviceAgent
).
Você vai configurar seu projeto do 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.
Para seguir as instruções detalhadas desta tarefa diretamente no console do Google Cloud, clique em Orientação:
Observação: o tutorial no console do Google Cloud e o que abordamos aqui são basicamente os mesmos. No entanto, um conjunto de dados de vários rótulos é usado no primeiro e um de rótulo único é usado na segunda.
Este tutorial tem várias páginas:
Configurr o projeto e o ambiente.
Criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens.
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.
-
No console do Google Cloud, acesse a página do seletor de projetos.
-
Selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
- Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente shell interativo para o Google Cloud que permite gerenciar projetos e recursos a partir do navegador da Web. Acesse o Cloud Shell
- No Cloud Shell, defina o projeto atual como o ID do projeto do Google Cloud
e armazene-o na variável de shell
projectid
:gcloud config set project PROJECT_ID && projectid=PROJECT_ID && echo $projectid
Substitua PROJECT_ID pela ID do seu projeto. Localize o ID do projeto no console do Google Cloud. Para mais informações, consulte Encontrar o ID do projeto. -
Ative as APIs IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI:
gcloud services enable iam.googleapis.com
compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com storage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com -
Atribua os papéis à sua Conta do Google. Execute uma vez o seguinte comando para cada um dos seguintes papéis do IAM:
roles/aiplatform.user, roles/storage.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE
- Substitua
PROJECT_ID
pela ID do seu projeto. - Substitua
EMAIL_ADDRESS
pelo seu endereço de e-mail. - Substitua
ROLE
por cada papel individual.
O usuário da Vertex AI ( - Substitua
roles/aiplatform.user
) O papel do IAM
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 do Google Cloud para criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens hospedadas em um bucket público do Cloud Storage.