Hello-Tabellendaten: Projekt und Umgebung einrichten

In dieser Anleitung werden Sie durch die erforderlichen Schritte zum Trainieren und Abrufen von Vorhersagen aus Ihrem tabellarischen Datenmodell in der Google Cloud Console geführt. Wenn Sie das Vertex AI SDK für Python verwenden möchten, muss das Dienstkonto, das den Client initialisiert, die IAM-Rolle Dienst-Agent von Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent) haben.

In diesem Teil der Anleitung richten Sie Ihr Google Cloud-Projekt für die Verwendung von Vertex AI und einen Cloud Storage-Bucket ein, der die Dokumente zum Trainieren Ihres AutoML-Modells enthält.

Projekt und Umgebung einrichten

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite für die Projektauswahl auf.

   Zur Projektauswahl

2. Wählen Sie ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

4. Öffnen Sie Cloud Shell. Cloud Shell ist eine interaktive Shell-Umgebung für Google Cloud, mit der Sie Projekte und Ressourcen über Ihren Webbrowser verwalten können.
Zu Cloud Shell
5. Legen Sie in Cloud Shell das aktuelle Projekt auf Ihre Google Cloud-Projekt-ID fest und speichern Sie sie in der Shell-Variable projectid:

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

   Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID. Sie finden Ihre Projekt-ID in der Google Cloud Console. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID ermitteln.

6. Aktivieren Sie die 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. Gewähren Sie Ihrem Google-Konto Rollen. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   • Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.
   • Ersetzen Sie EMAIL_ADDRESS durch Ihre E-Mail-Adresse.
   • Ersetzen Sie ROLE durch jede einzelne Rolle.

Die IAM-Rolle „Vertex AI-Nutzer“ (roles/aiplatform.user) bietet Zugriff auf alle Ressourcen in Vertex AI. Mit der Rolle Storage-Administrator (roles/storage.admin) können Sie das Trainings-Dataset des Dokuments in Cloud Storage speichern.

Nächste Schritte

Folgen Sie der nächsten Seite dieser Anleitung, um ein tabellarisches Dataset zu erstellen und ein Klassifizierungsmodell zu trainieren.