Données tabulaires Hello : configurer votre projet et votre environnement

Ce tutoriel passe en revue les diverses étapes à suivre pour entraîner et obtenir des prédictions à partir de votre modèle de données tabulaires dans la console Google Cloud. 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).

Dans cette partie du tutoriel, vous allez configurer votre projet Google Cloud pour qu'il utilise Vertex AI et un bucket Cloud Storage contenant les documents nécessaires à l'entraînement de votre modèle AutoML.

Configurer votre projet et votre environnement

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

Go to project selector
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.
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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

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.

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

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.

Le rôle IAM Utilisateur Vertex (roles/aiplatform.user) permet d'utiliser toutes les ressources de 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 créer un ensemble de données tabulaires et entraîner un modèle de classification.

Présentation

Créer un ensemble de données et entraîner un modèle de classification AutoML