Introduzione ai dati tabulari: configura il progetto e l'ambiente

Questo tutorial illustra i passaggi necessari per eseguire l'addestramento e ottenere previsioni dal tuo modello dei dati tabulari nella console Google Cloud. Se prevedi di utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, assicurati che l'account di servizio che inizializza il client abbia il ruolo IAM Agente di servizio Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Per questa parte del tutorial, configurerai il progetto Google Cloud per utilizzare Vertex AI e un bucket Cloud Storage che contiene i documenti per addestrare un modello AutoML.

Configurazione del progetto e dell'ambiente

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. Apri Cloud Shell. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo per Google Cloud che ti consente di gestire i tuoi progetti e le tue risorse dal browser web.
Vai a Cloud Shell
5. In Cloud Shell, imposta il progetto corrente sull'ID progetto Google Cloud e memorizzalo nella variabile shell projectid:

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

   Sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto. Puoi trovare l'ID progetto nella console Google Cloud. Per ulteriori informazioni, vedi Trova il tuo ID progetto.

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.

IAM Utente Vertex AI (roles/aiplatform.user) fornisce l'accesso per utilizzare tutte le risorse in Vertex AI. Il ruolo Amministratore archiviazione (roles/storage.admin) ti consente di archiviare il set di dati di addestramento del documento in Cloud Storage.

Passaggi successivi

Segui la pagina successiva di questo tutorial per creare un set di dati tabulare e addestrare un modello di classificazione.