如果您计划使用 Python 版 Vertex AI SDK,请确保初始化客户端的服务账号具有 Vertex AI Service Agent (roles/aiplatform.serviceAgent
) IAM 角色。
在本教程的这一部分,您将设置 Google Cloud 项目以使用 Vertex AI 和 Cloud Storage 存储桶(用于存储训练 AutoML 模型的文档)。
本教程包含多个页面:
设置项目和环境。
每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。
设置您的项目和环境
在使用 Vertex AI 功能之前,完成以下步骤。
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In the Google Cloud console, go to the project selector page.
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Select or create a Google Cloud project.
- 打开 Cloud Shell。 Cloud Shell 是 Google Cloud 的交互式 Shell 环境,可让您通过网络浏览器管理项目和资源。 转到 Cloud Shell
- 在 Cloud Shell 中,将当前项目设置为您的 Google Cloud 项目 ID,并将其存储在
projectid
shell 变量中: 将 PROJECT_ID 替换为项目 ID。您可以在 Google Cloud 控制台中找到项目 ID。如需了解详情,请参阅查找项目 IDgcloud config set project PROJECT_ID && projectid=PROJECT_ID && echo $projectid
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Enable the IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI APIs:
gcloud services enable iam.googleapis.com
compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com storage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com -
Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles:
roles/aiplatform.user, roles/storage.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
- Replace
PROJECT_ID
with your project ID. -
Replace
USER_IDENTIFIER
with the identifier for your user account. For example,user:myemail@example.com
. - Replace
ROLE
with each individual role.
Vertex AI User ( - Replace
roles/aiplatform.user
) IAM
角色提供使用 Vertex AI 中所有资源的权限。借助 Storage Admin (roles/storage.admin
),您可以将文档的训练数据集存储在 Cloud Storage 中。
创建 Cloud Storage 存储桶并复制示例数据集
创建一个 Cloud Storage 存储桶以存储用于训练 AutoML 模型的文档。
将 PROJECT_ID 变量设置为您的项目 ID。
export PROJECT_ID=PROJECT_ID
设置 BUCKET 变量,您将使用此变量创建 Cloud Storage 存储桶。
export BUCKET=${PROJECT_ID}-lcm
使用
BUCKET
变量在us-central1
区域中创建 Cloud Storage 存储桶。gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -l us-central1 gs://${BUCKET}/
将
happiness.csv
示例训练数据集复制到存储桶中。gsutil -m cp -R gs://cloud-ml-data/NL-classification/happiness.csv gs://${BUCKET}/text/
后续步骤
按照本教程的下一页操作,使用 Vertex AI 控制台创建文字分类数据集,并将复制的文档导入 Cloud Storage 存储桶。