Questo tutorial illustra il processo di utilizzo di Vertex AI per creare un set di dati tabulare e utilizzarlo per addestrare un modello di classificazione.
Il completamento dell'intero processo richiede un paio d'ore. Nella maggior parte dei casi, il tempo non è attivo; puoi chiudere la finestra del browser e tornare all'attività in un secondo momento.
Questo tutorial contiene diverse pagine:
Configurazione del progetto e dell'ambiente.
Creazione di un set di dati tabulare e addestramento di un modello di classificazione AutoML.
Deployment del modello in un endpoint e invio di una previsione.
Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni delle pagine precedenti del tutorial.
Introduzione ai dati
Questo tutorial utilizza il set di dati open source Bank marketing, disponibile mediante una licenza Creative Commons CCO: Public Domain. I nomi delle colonne sono stati aggiornati per maggiore chiarezza.
Prima di iniziare
In questo tutorial utilizzerai Google Cloud Console per interagire con Google Cloud. Completa i seguenti passaggi prima di utilizzare Vertex AI.
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI API.
-
Create a service account:
-
In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account - Select your project.
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In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.
In the Service account description field, enter a description. For example,
Service account for quickstart
. - Click Create and continue.
-
Grant the Project > Owner role to the service account.
To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.
- Click Continue.
-
Click Done to finish creating the service account.
Do not close your browser window. You will use it in the next step.
-
-
Create a service account key:
- In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
- Click Keys.
- Click Add key, and then click Create new key.
- Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
- Click Close.
-
Set the environment variable
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again. -
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI API.
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Create a service account:
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In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account - Select your project.
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In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.
In the Service account description field, enter a description. For example,
Service account for quickstart
. - Click Create and continue.
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Grant the Project > Owner role to the service account.
To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.
- Click Continue.
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Click Done to finish creating the service account.
Do not close your browser window. You will use it in the next step.
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Create a service account key:
- In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
- Click Keys.
- Click Add key, and then click Create new key.
- Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
- Click Close.
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Set the environment variable
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.
Passaggi successivi
Segui la pagina successiva di questo tutorial per creare un set di dati tabulare e addestrare un modello di classificazione.