Datos tabulares de Hello: Configura tu proyecto y tu entorno

En este instructivo, se explican los pasos necesarios para entrenar y obtener predicciones de tu modelo de datos tabulares en la consola de Google Cloud. Si planeas usar el SDK de Vertex AI para Python, asegúrate de que la cuenta de servicio que inicializa el cliente tenga la IAM de Vertex AI Service Agent (roles/aiplatform.serviceAgent) función.

En esta parte del instructivo, configuras tu proyecto de Google Cloud para usar Vertex AI y un bucket de Cloud Storage que contiene los documentos para entrenar tu modelo de AutoML.

Configure su proyecto y su 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.

   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. Abre Cloud Shell. Cloud Shell es un entorno de shell interactivo para Google Cloud que te permite administrar proyectos y recursos desde el navegador web.
Ir a Cloud Shell
5. En Cloud Shell, establece el proyecto actual como el ID del proyecto de Google Cloud y guárdalo en la variable de shell projectid:

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

   Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto. Puedes ubicar el ID del proyecto en la consola de Google Cloud. Para obtener más información, consulta Encuentra el ID del proyecto.

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_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.

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

¿Qué sigue?

Continúa con la siguiente página de este instructivo para crear un conjunto de datos tabular y entrenar un modelo de clasificación.