Dados tabulares do Hello: configurar o projeto e o ambiente

Neste tutorial, apresentamos as etapas necessárias para treinar e receber previsões do seu modelo de dados tabulares no console do Google Cloud. Se você planeja usar o SDK da Vertex AI para Python, verifique se a conta de serviço que inicializa o cliente tem o papel do IAM do Agente de serviço da Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Nesta parte do tutorial, você configurará seu projeto do Google Cloud para usar a Vertex AI e um bucket do Cloud Storage que conterá os documentos para treinar seu modelo do AutoML.

Configurar o projeto e o ambiente

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.
Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente shell interativo para o Google Cloud que permite gerenciar projetos e recursos a partir do navegador da Web.

Acesse o Cloud Shell

No Cloud Shell, defina o projeto atual como o ID do projeto do Google Cloud e armazene-o na variável de shell projectid:
```
  gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
```
Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto. Localize o ID do projeto no console do Google Cloud. Para mais informações, consulte Encontrar o ID do projeto.

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_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.

O papel do IAM Usuário da Vertex AI (roles/aiplatform.user) fornece acesso para usar todos os recursos na Vertex AI. O papel Administrador do Storage (roles/storage.admin) permite armazenar o conjunto de dados de treinamento do documento no Cloud Storage.

A seguir

Siga a próxima página deste tutorial para criar um conjunto de dados tabular e treinar um modelo de classificação.

Visão geral

Criar um conjunto de dados e treinar um modelo de classificação do AutoML