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. 在 Google Cloud Console 中，转到项目选择器页面。

   转到“项目选择器”

2. 选择或创建 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

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. 向您的 Google 账号授予角色。对以下每个 IAM 角色运行以下命令一次： roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

   • 将 PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。
   • 将 EMAIL_ADDRESS 替换为您的电子邮件地址。
   • 将 ROLE 替换为每个角色。
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。