Dados tabulares do Hello: configurar o projeto e o ambiente

Neste tutorial, apresentamos as etapas necessárias para treinar e receber previsões do seu modelo de dados tabulares no console do Google Cloud. Se você planeja usar o SDK da Vertex AI para Python, verifique se a conta de serviço que inicializa o cliente tem o papel do IAM do Agente de serviço da Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Nesta parte do tutorial, você configurará seu projeto do Google Cloud para usar a Vertex AI e um bucket do Cloud Storage que conterá os documentos para treinar seu modelo do AutoML.

Configurar o projeto e o ambiente

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

Go to project selector
Select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente shell interativo para o Google Cloud que permite gerenciar projetos e recursos a partir do navegador da Web.

Acesse o Cloud Shell

No Cloud Shell, defina o projeto atual como o ID do projeto do Google Cloud e armazene-o na variável de shell projectid:
```
  gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
```
Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto. Localize o ID do projeto no console do Google Cloud. Para mais informações, consulte Encontrar o ID do projeto.

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

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
```
- Replace PROJECT_ID with your project ID.
- Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.
- Replace ROLE with each individual role.

O papel do IAM Usuário da Vertex AI (roles/aiplatform.user) fornece acesso para usar todos os recursos na Vertex AI. O papel Administrador do Storage (roles/storage.admin) permite armazenar o conjunto de dados de treinamento do documento no Cloud Storage.

A seguir

Siga a próxima página deste tutorial para criar um conjunto de dados tabular e treinar um modelo de classificação.

Visão geral

Criar um conjunto de dados e treinar um modelo de classificação do AutoML