Addestramento con un account di servizio personalizzato

Puoi configurare AI Platform Training in modo che utilizzi un account di servizio a tua scelta quando esegue l'applicazione di addestramento. L'utilizzo di un account di servizio personalizzato ti consente di personalizzare le risorse Google Cloud a cui può accedere il tuo codice di addestramento senza concedere autorizzazioni eccessivamente ampie all'account di servizio utilizzato per impostazione predefinita da AI Platform Training. Inoltre, puoi utilizzare un account di servizio personalizzato per concedere al tuo codice l'accesso ad altri servizi Google Cloud come Secret Manager.

La guida si concentra sulle autorizzazioni delle risorse AI Platform Training per accedere ad altre risorse Google Cloud. Per scoprire le autorizzazioni di cui hai bisogno per accedere alle risorse di AI Platform Training, consulta Controllo accessi.

Informazioni sull'agente di servizio

Per impostazione predefinita, AI Platform Training utilizza un agente di servizio per eseguire i job di addestramento. Questo agente di servizio è identificato da un indirizzo email con il seguente formato:

service-PROJECT_NUMBER@cloud-ml.google.com.iam.gserviceaccount.com

PROJECT_NUMBER viene sostituito dal numero del progetto per il tuo progetto Google Cloud.

Trova l'account di servizio corrispondente per il tuo progetto nella console Google Cloud o utilizzando Google Cloud CLI:

gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID \
  --flatten="bindings[].members" \
  --format="table(bindings.members)" \
  --filter="bindings.role:roles/ml.serviceAgent" \
  | grep serviceAccount:

serviceAccount:GOOGLE_MANAGED_SERVICE_ACCOUNT

Questo agente di servizio dispone delle autorizzazioni appropriate per la maggior parte dei job di addestramento. Ad esempio, può leggere da e scrivere in i bucket Cloud Storage nello stesso progetto Google Cloud.

Se devi eseguire le tue applicazioni di addestramento con autorizzazioni aggiuntive, puoi assegnare altri ruoli IAM (Identity and Access Management) a questo account di servizio. Ad esempio, puoi concedere l'accesso ai bucket Cloud Storage in altri progetti Google Cloud.

Utilizzo di un account di servizio personalizzato

Se vuoi concedere o limitare le autorizzazioni di Google Cloud per un determinato job di addestramento, utilizza un account di servizio personalizzato anziché l'agente di servizio.

Per farlo, devi prima configurare un account di servizio personalizzato. Poi specifica l'account di servizio personalizzato quando crei un job di addestramento.

Configurare un account di servizio personalizzato

Per configurare un account di servizio personalizzato:

1. Crea un account di servizio gestito dall'utente.

2. Concede al nuovo account di servizio i ruoli IAM per fornire all'applicazione di formazione tutte le autorizzazioni di cui ha bisogno durante l'esecuzione.

3. Se l'account di servizio gestito dall'utente si trova in un progetto diverso da quello dei job di addestramento, configuralo in modo da poterlo collegare ai job di addestramento.

Specifica l'account di servizio personalizzato per il job di addestramento

Per configurare AI Platform Training in modo che utilizzi il tuo account di servizio personalizzato quando esegue l'applicazione di addestramento, specifica il trainingInput.serviceAccount campo quando crei un job di addestramento.

Se utilizzi gcloud CLI per creare un job di addestramento, devi utilizzare un file config.yaml per specificare questo campo. Ad esempio:

trainingInput:
  serviceAccount: CUSTOM_SERVICE_ACCOUNT

Sostituisci CUSTOM_SERVICE_ACCOUNT con l'indirizzo email del service account gestito dall'utente che hai configurato in una sezione precedente di questa guida.

Accesso ai servizi Google Cloud dal codice di addestramento

Nel codice di addestramento, se vuoi accedere ad altri servizi Google Cloud dal tuo job di addestramento, utilizza le credenziali predefinite dell'applicazione (ADC). Molte librerie client di Google Cloud si autenticano con le Credenziali predefinite dell'applicazione per impostazione predefinita. Non è necessario configurare alcuna variabile di ambiente. AI Platform Training configura automaticamente l'ADC per l'autenticazione come account di servizio personalizzato specificato nel passaggio precedente.

Tuttavia, quando utilizzi una libreria client di Google Cloud nel codice di addestramento, per impostazione predefinita potrebbe non connettersi al progetto Google Cloud corretto. Se i log di addestramento segnalano errori di autorizzazione, questo potrebbe essere il problema. Quando crei un job di addestramento, AI Platform Training non esegue il codice di addestramento direttamente nel tuo progetto Google Cloud, ma in un progetto separato gestito da Google. AI Platform Training utilizza questo progetto esclusivamente per le operazioni relative al tuo progetto. Pertanto, non provare a dedurre un ID progetto dall'ambiente nel codice di addestramento; specifica gli ID progetto in modo esplicito.

Se non vuoi codificare un ID progetto nel codice di addestramento, puoi fare riferimento alla variabile di ambiente CLOUD_ML_PROJECT_ID. AI Platform Training imposta questa variabile di ambiente in ogni contenitore di addestramento in modo che contenga il numero del progetto del progetto in cui hai avviato l'addestramento personalizzato. Molti strumenti Google Cloud possono accettare un numero di progetto ogni volta che viene richiesto un ID progetto.

Ad esempio, considera la possibilità di eseguire un job di addestramento in un progetto Google Cloud con ID PROJECT_ID. Se vuoi utilizzare il client Python per Google BigQuery per accedere a una tabella BigQuery nello stesso progetto, non provare a dedurre il progetto nel codice di addestramento:

Selezione implicita del progetto

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

Utilizza invece un codice che selezioni esplicitamente un progetto:

Selezione esplicita del progetto

from google.cloud import bigquery

project_number = os.environ["CLOUD_ML_PROJECT_ID"]

client = bigquery.Client(project=project_number)

Passaggi successivi

• Scopri come creare un job di addestramento e consulta le opzioni di configurazione aggiuntive per i job.

• Scopri come utilizzare Cloud Storage con AI Platform Training.

• Scopri di più sugli account di servizio.