Données tabulaires Hello : configurer votre projet et votre environnement

Ce tutoriel passe en revue les diverses étapes à suivre pour entraîner et obtenir des prédictions à partir de votre modèle de données tabulaires dans la console Google Cloud. Si vous prévoyez d'utiliser le SDK Vertex AI pour Python, assurez-vous que le compte de service initialisant le client dispose du rôle Agent de service Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Dans cette partie du tutoriel, vous allez configurer votre projet Google Cloud pour qu'il utilise Vertex AI et un bucket Cloud Storage contenant les documents nécessaires à l'entraînement de votre modèle AutoML.

Configurer votre projet et votre environnement

1. Dans Google Cloud Console, accédez à la page de sélection du projet.

   Accéder au sélecteur de projet

2. Sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

4. Ouvrez Cloud Shell. Cloud Shell est un environnement shell interactif pour Google Cloud qui vous permet de gérer vos projets et vos ressources depuis un navigateur Web.
Accéder à Cloud Shell
5. Dans Cloud Shell, définissez le projet actuel sur votre ID de projet Google Cloud et stockez-le dans la variable d'interface système projectid :

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

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet. Vous trouverez l'ID de votre projet dans la console Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez la section Trouver votre ID de projet.

6. Activer les API IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI :

   gcloud services enable iam.googleapis.com  compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com storage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

7. Attribuez des rôles à votre compte Google. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   • en remplaçant PROJECT_ID par l'ID de votre projet :
   • Remplacez EMAIL_ADDRESS par votre adresse e-mail.
   • Remplacez ROLE par chaque rôle individuel.

Le rôle IAM Utilisateur Vertex (roles/aiplatform.user) permet d'utiliser toutes les ressources de Vertex AI. Le rôle Administrateur de l'espace de stockage (roles/storage.admin) vous permet de stocker l'ensemble de données d'entraînement du document dans Cloud Storage.

Étapes suivantes

Suivez la page suivante de ce tutoriel pour créer un ensemble de données tabulaires et entraîner un modèle de classification.