Neste tutorial, mostramos o processo de uso da Vertex AI para criar um conjunto de dados tabular e usá-lo no treinamento de um modelo de classificação.
O processo inteiro leva algumas horas para ser concluído. A maior parte do tempo você não precisará fazer nada. Portanto, se quiser, feche a janela do navegador e retorne à tarefa mais tarde.
Este tutorial tem várias páginas:
Como configurar o projeto e o ambiente
Como criar um conjunto de dados e treinar um modelo de classificação do AutoML.
Como implantar o modelo em um endpoint e enviar uma previsão.
Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.
Introdução aos dados
Este tutorial usa o Bank marketing (em inglês), um conjunto de dados de código aberto disponibilizado por meio de uma licença CCO - Domínio público (em inglês) da Creative Commons. Os nomes das colunas foram atualizados para maior clareza.
Antes de começar
Neste tutorial, você usará o Console do Google Cloud para interagir com o Google Cloud. Conclua as etapas a seguir antes de usar a funcionalidade da 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.
A seguir
Siga a próxima página deste tutorial para criar um conjunto de dados tabular e treinar um modelo de classificação.