Hello 테이블 형식 데이터: 프로젝트 및 환경 설정

이 가이드에서는 Vertex AI를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를 만들고 이를 사용하여 분류 모델을 학습시키는 과정을 안내합니다.

전체 과정을 완료하려면 몇 시간 정도 걸립니다. 이 시간 중 대부분은 활성 상태가 아니므로 브라우저 창을 닫고 나중에 작업을 재개해도 됩니다.

이 가이드는 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

  1. 프로젝트 및 환경 설정

  2. 데이터 세트 만들기 및 AutoML 분류 모델 학습

  3. 엔드포인트에 모델을 배포하고 예측 전송

  4. 프로젝트 삭제

각 페이지에서는 이 가이드의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

데이터 소개

이 가이드는 크리에이티브 커먼즈 CCO: 공개 도메인 라이선스로 이용할 수 있는 은행 마케팅 오픈소스 데이터 세트를 사용합니다. 편의상 열 이름을 업데이트했습니다.

시작하기 전에

이 가이드에서는 전반적으로 Google Cloud Console을 사용하여 Google Cloud와 상호작용합니다. Vertex AI 기능을 사용하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. 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.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

  5. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
    2. Select your project.
    3. 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.

    4. Click Create and continue.
    5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

    6. Click Continue.
    7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

  6. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.
  7. 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.

  8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  9. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  10. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

  11. Create a service account:

    1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
    2. Select your project.
    3. 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.

    4. Click Create and continue.
    5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

    6. Click Continue.
    7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

  12. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.
  13. 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.

다음 단계

이 가이드의 다음 페이지 설명에 따라 테이블 형식의 데이터 세트를 만들고 분류 모델을 학습시킵니다.