Introduzione ai dati tabulari: configura il progetto e l'ambiente

Questo tutorial illustra i passaggi necessari per addestrare e ottenere previsioni dalmodello dei datii tabulari nella console Google Cloud . Se prevedi di utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, assicurati che il account di servizio che inizializza il client abbia il ruolo IAM agente di servizio Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Per questa parte del tutorial, configuri il tuo progetto Google Cloud per utilizzare Vertex AI e un bucket Cloud Storage che contiene i documenti per l'addestramento del modello AutoML.

Configurazione del progetto e dell'ambiente

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

    Go to project selector

  2. Select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Apri Cloud Shell. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo per Google Cloud che ti consente di gestire progetti e risorse dal browser web.
    5. Vai a Cloud Shell
  5. In Cloud Shell, imposta il progetto corrente sul tuo ID progetto Google Cloude archivialo nella variabile di shell projectid: 
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
     Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto. Puoi trovare l'ID progetto nella Google Cloud console. Per saperne di più, consulta Trovare l'ID progetto.

  6. Enable the IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  7. Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

    Check for the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
    2. Select the project.

    3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

    4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

    Grant the roles

    1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Vai a IAM

    2. Seleziona il progetto.
    3. Fai clic su Concedi l'accesso.

    4. Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore dell'utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

    5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
    6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
    7. Fai clic su Salva.

    Il ruolo IAM Vertex AI User (roles/aiplatform.user) fornisce l'accesso per utilizzare tutte le risorse di Vertex AI. Il ruolo Amministratore spazio di archiviazione (roles/storage.admin) ti consente di archiviare il set di dati di addestramento del documento in Cloud Storage.

    Passaggi successivi

    Segui la pagina successiva di questo tutorial per creare un set di dati tabulare e addestrare un modello di classificazione.

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Panoramica
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Creazione di un set di dati e addestramento di un modello di classificazione AutoML