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

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

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina del selettore progetto.

   Vai al selettore progetti

2. Seleziona o crea un progetto Google Cloud.

   Nota: se non prevedi di conservare le risorse create in questa procedura, crea un progetto anziché selezionarne uno esistente. Dopo aver completato questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associate.

3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

4. 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
5. 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.

6. 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

7. Concedi i ruoli al tuo Account Google. Esegui questo comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

   • Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto.
   • Sostituisci EMAIL_ADDRESS con il tuo indirizzo email.
   • Sostituisci ROLE con ogni singolo ruolo.

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.