Datos tabulares de tipo "Hello": configurar el proyecto y el entorno

En este tutorial se explican los pasos necesarios para entrenar un modelo de datos tabulares y obtener predicciones a partir de él en la consola de Google Cloud . Si tienes previsto usar el SDK de Vertex AI para Python, asegúrate de que la cuenta de servicio que inicializa el cliente tenga el rol de gestión de identidades y accesos Agente de servicio de Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

En esta parte del tutorial, configurarás tu proyecto para usar Vertex AI y un segmento de Cloud Storage que contenga los documentos para entrenar tu modelo de AutoML. Google Cloud

Configurar tu proyecto y entorno

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. Abre Cloud Shell. Cloud Shell es un entorno de shell interactivo para Google Cloud que te permite gestionar tus proyectos y recursos desde el navegador web.
Ir a Cloud Shell
5. En Cloud Shell, asigna el ID de tu proyecto Google Cloudal proyecto actual y almacénalo en la variable de shell projectid:

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

   Sustituye PROJECT_ID por el ID de tu proyecto. Puedes encontrar el ID de tu proyecto en la Google Cloud consola. Para obtener más información, consulta Buscar el ID de un proyecto.

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.

      Ir a Gestión de Identidades y Accesos

   2. Selecciona el proyecto.
   3. Haz clic en Conceder acceso.

   4. En el campo Nuevos principales, introduce tu identificador de usuario. Normalmente, se trata de la dirección de correo de una cuenta de Google.

   5. En la lista Selecciona un rol, elige un rol.
   6. Para conceder más roles, haz clic en Añadir otro rol y añade cada rol adicional.
   7. Haz clic en Guardar.

   El rol de gestión de identidades y accesos de usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user) proporciona acceso para usar todos los recursos de Vertex AI. El rol Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin) te permite almacenar el conjunto de datos de entrenamiento del documento en Cloud Storage.

   Siguientes pasos

   Sigue las instrucciones de la página siguiente de este tutorial para crear un conjunto de datos tabulares y entrenar un modelo de clasificación.