Hello 画像データ: プロジェクトと環境の設定

Google Cloud SDK for Python を使用する場合は、クライアントを初期化するサービス アカウントに Vertex AI サービス エージェント （roles/aiplatform.serviceAgent）IAM ロールが割り当てられていることを確認します。

Vertex AI を使用するように Google Cloud プロジェクトを設定します。次に、Cloud Storage バケットを作成して、AutoML 画像分類モデルのトレーニングに使用する画像ファイルをコピーします。

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

1. プロジェクトと環境を設定します。

2. 画像分類データセットを作成して画像をインポートします。

3. AutoML 画像分類モデルをトレーニングする。

4. モデルのパフォーマンスを評価して分析する。

5. エンドポイントにモデルをデプロイして、予測を送信する。

6. プロジェクトをクリーンアップする。

各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。

始める前に

Vertex AI の機能を使用する前に、次の手順を行ってください。

1. コンソールで、プロジェクトの選択ページに移動します。 Google Cloud

   プロジェクト セレクタに移動

2. プロジェクトの選択または作成 Google Cloud

   プロジェクトを選択または作成するために必要なロール

   • プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
   • プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール （roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。これには resourcemanager.projects.create 権限が含まれています。ロールを付与する方法をご覧ください。
   注: この手順で作成するリソースを保持しない場合は、 既存のプロジェクトを選択するのではなく、プロジェクトを作成します。これらの手順が完了したら、プロジェクトを削除して、プロジェクトに関連付けられているすべてのリソースを削除できます。

3. プロジェクト Google Cloud で課金が有効になっていることを確認します。

4. Cloud Shell を開きます。 Cloud Shell は Google Cloud のインタラクティブなシェル環境であり、ウェブブラウザからプロジェクトやリソースを管理できます。
Cloud Shell に移動
5. Cloud Shell で、現在のプロジェクトを Google Cloudプロジェクト ID に設定し、projectid シェル変数に格納します。

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

   PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。プロジェクト ID は Google Cloud コンソールで確認できます。詳細については、 プロジェクト ID を確認するをご覧ください。

6. IAM、Compute Engine、Notebooks、Cloud Storage、Vertex AI の API を有効にします。

   API を有効にするために必要なロール

   API を有効にするには、 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。serviceusage.services.enableロールを付与する方法をご覧ください。

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

7. ユーザー アカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。 roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   次のように置き換えます。

   • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
   • USER_IDENTIFIER: ユーザー アカウントの識別子。例: [e-mail]。
   • ROLE: ユーザー アカウントに付与する IAM ロール。
Agent Platform User（roles/aiplatform.user）IAM ロールにより、Vertex AI 内のすべてのリソースを使用するためのアクセス権が付与されます。 ストレージ管理者 （roles/storage.admin）のロールを使用すると、ドキュメントの トレーニング データセットを Cloud Storage に保存できます。

次のステップ

このチュートリアルの次のページの説明に従って、Google Cloud コンソールで画像分類データセットを作成し、一般公開の Cloud Storage バケットにホストされている画像をインポートする。