Hello 동영상 데이터: 프로젝트 및 환경 설정

Vertex AI SDK for Python을 사용하려는 경우 클라이언트를 초기화하는 서비스 계정에 Vertex AI 서비스 에이전트(roles/aiplatform.serviceAgent) IAM 역할이 있는지 확인합니다.

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

  1. 프로젝트 설정

  2. 동영상 분류 데이터 세트 만들기

  3. AutoML 동영상 분류 모델 학습

  4. 일괄 예측을 위한 모델 배포

  5. 프로젝트 삭제

각 페이지에서는 이 튜토리얼의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

프로젝트 및 환경 설정

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

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

    Go to project selector

  2. Select or create a Google Cloud project.

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

  4. Cloud Shell을 엽니다. Cloud Shell은 웹브라우저에서 프로젝트와 리소스를 관리할 수 있는 Google Cloud의 대화형 셸 환경입니다.
    5. Cloud Shell로 이동
  5. Cloud Shell에서 현재 프로젝트를 Google Cloud 프로젝트 ID로 설정하고 이를 projectid 셸 변수에 저장합니다. 
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
     PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다. Google Cloud 콘솔에서 프로젝트 ID를 찾을 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 ID 찾기를 참조하세요.

  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: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.
    8. Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user) IAM 역할은 Vertex AI의 모든 리소스를 사용할 수 있는 액세스 권한을 제공합니다. 스토리지 관리자(roles/storage.admin) 역할을 통해 Cloud Storage에 문서의 학습 데이터 세트를 저장할 수 있습니다.

다음 단계

이 튜토리얼의 다음 페이지를 따라 Google Cloud Console을 사용하여 동영상 분류 데이터 세트를 생성합니다.

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개요
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데이터 세트 만들기 및 동영상 가져오기