Questo tutorial illustra i passaggi necessari per addestrare e ottenere previsioni dal 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 tuo progetto Google Cloud per utilizzare Vertex AI e un bucket Cloud Storage contenente i documenti per l'addestramento del tuo modello AutoML.
Configurazione del progetto e dell'ambiente
-
In the Google Cloud console, go to the project selector page.
-
Select or create a Google Cloud project.
-
Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.
- Apri Cloud Shell. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo per Google Cloud che consente di gestire progetti e risorse dal browser web. Vai a Cloud Shell
- In Cloud Shell, imposta il progetto attuale sul tuo ID progetto Google Cloud e archivialo nella variabile shell
projectid
:gcloud config set project PROJECT_ID && projectid=PROJECT_ID && echo $projectid
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto. Puoi individuare il tuo ID progetto nella console Google Cloud. Per maggiori informazioni, consulta Trovare l'ID progetto. -
Abilita le API 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 -
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_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.
- Replace
Il ruolo 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
) 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.