Hello 视频数据：设置项目和环境

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。

本教程包含多个页面：

1. 设置项目。

2. 创建视频分类数据集。

3. 训练 AutoML 视频分类模型。

4. 部署模型以进行批量预测。

5. 清理项目。

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

在本教程中，请使用 Google Cloud Console 与 Google Cloud 进行交互。在使用 Vertex AI 功能之前，完成以下步骤。

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. 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.

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 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
5. 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：

     gcloud config set project PROJECT_ID &&
     projectid=PROJECT_ID &&
     echo $projectid

   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 ID

6. 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

7. 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:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.
Vertex AI User (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) 角色，您可以将文档的训练数据集存储在 Cloud Storage 中。

后续步骤

按照本教程的下一页，使用 Google Cloud 控制台创建视频分类数据集。