Hello 表格数据：设置项目和环境

本教程将引导您完成在 Google Cloud 控制台中训练表格数据模型并从该模型获取预测结果所需的步骤。如果您计划使用 Python 版 Vertex AI SDK，请确保初始化客户端的服务账号具有 Vertex AI Service Agent (roles/aiplatform.serviceAgent) IAM 角色。

在本教程的这一部分，您将设置 Google Cloud 项目以使用 Vertex AI 和 Cloud Storage 存储桶（用于存储训练 AutoML 模型的文档）。

设置您的项目和环境

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

   Go to project selector

2. Select or create a Google Cloud project.

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. 打开 Cloud Shell。 Cloud Shell 是 Google Cloud 的交互式 Shell 环境，可让您通过网络浏览器管理项目和资源。
转到 Cloud Shell
5. 在 Cloud Shell 中，将当前项目设置为您的 Google Cloud 项目 ID，并将其存储在 projectid shell 变量中：

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

   将 PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。您可以在 Google Cloud 控制台中找到项目 ID。如需了解详情，请参阅查找项目 ID。

6. 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

7. 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.

Vertex AI User (roles/aiplatform.user) IAM 角色提供使用 Vertex AI 中所有资源的权限。借助 Storage Admin (roles/storage.admin) 角色，您可以将文档的训练数据集存储在 Cloud Storage 中。

后续步骤

按照本教程的下一页操作，创建表格数据集并训练分类模型。