Hello 表形式データ: プロジェクトと環境の設定

このチュートリアルでは、Google Cloud コンソールで表形式データモデルをトレーニングして、予測を取得するために必要な手順について説明します。Vertex AI SDK for Python を使用する場合は、クライアントを初期化するサービス アカウントに Vertex AI サービス エージェントroles/aiplatform.serviceAgent)IAM ロールが割り当てられていることを確認します。

チュートリアルのこのパートでは、Vertex AI と Cloud Storage バケットを使用するように Google Cloud プロジェクトを設定します。このバケットに AutoML モデルのトレーニングで使用するドキュメントを格納します。

プロジェクトと環境を設定する

  1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

    Go to project selector

  2. Select or create a Google Cloud project.

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Cloud Shell を開きます。Cloud Shell は Google Cloud のインタラクティブなシェル環境であり、ウェブブラウザからプロジェクトやリソースを管理できます。
  5. Cloud Shell に移動
  6. Cloud Shell で、現在のプロジェクトを Google Cloud プロジェクト ID に設定し、projectid シェル変数に格納します。
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
      projectid=PROJECT_ID &&
      echo $projectid
    PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。プロジェクト ID は Google Cloud コンソールで確認できます。詳細については、プロジェクト ID を確認するをご覧ください。
  7. 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
  8. 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:myemail@example.com.

    • Replace ROLE with each individual role.
  9. Vertex AI ユーザー(roles/aiplatform.user)IAM ロールにより、Vertex AI 内のすべてのリソースを使用するためのアクセス権が付与されます。ストレージ管理者roles/storage.admin)のロールを使用すると、ドキュメントのトレーニング データセットを Cloud Storage に保存できます。

次のステップ

このチュートリアルの次のページの手順に沿って表形式のデータセットを作成し、分類モデルをトレーニングする。