Dados da imagem do Hello: configurar o projeto e o ambiente

Se você planeja usar o SDK do Agent Platform para Python, verifique se a conta de serviço que inicializa o cliente tem o Agente de serviço do Gemini Enterprise Agent Platform (roles/aiplatform.serviceAgent) papel do IAM.

Configure o projeto para usar a plataforma de agentes do Gemini Enterprise. Google Cloud Em seguida, crie um bucket do Cloud Storage e copie os arquivos de imagem para usar no treinamento de um modelo de classificação de imagens do AutoML.

Este tutorial tem várias páginas:

  1. Configurar o projeto e o ambiente.

  2. Criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens.

  3. Treinar um modelo de classificação de imagens do AutoML.

  4. Avaliar e analisar o desempenho do modelo.

  5. Implantar um modelo em um endpoint e enviar uma previsão.

  6. Limpar o projeto.

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

Antes de começar

Conclua as etapas a seguir antes de usar a funcionalidade da plataforma de agentes do Gemini Enterprise.

  1. No Google Cloud console do, acesse a página Seletor de Projetos.

    Acessar o seletor de projetos

  2. Selecione ou crie um Google Cloud projeto do.

    Papéis necessários para selecionar ou criar um projeto

    • Selecionar um projeto: a seleção de um projeto não exige um papel específico do IAM. É possível selecionar qualquer projeto em que você tenha recebido um papel.
    • Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a resourcemanager.projects.create permissão. Saiba como conceder papéis.

  3. Verifique se o faturamento está ativado para o Google Cloud projeto.

  4. Abra o Cloud Shell. O Cloud Shell é um ambiente shell interativo para Google Cloud o Google Cloud que permite gerenciar projetos e recursos a partir do navegador da Web.
    5. Acesse o Cloud Shell
  5. No Cloud Shell, defina o projeto atual como o Google Cloud ID do projeto e armazene-o na projectid variável de shell: 
      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 Google Cloud . Para mais informações, consulte Encontrar o ID do projeto.

  6. Ative as APIs IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage e Agent Platform:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter a permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão pelo papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão pelo papel de Administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis. 

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

  7. Conceda papéis à sua conta de usuário. Execute uma vez o seguinte comando para cada um dos seguintes papéis do IAM: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin 

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

    Substitua:

    • PROJECT_ID: o ID do projeto.
    • USER_IDENTIFIER: o identificador da sua conta de usuário. Por exemplo, myemail@example.com.
    • ROLE: o papel do IAM que você concede à sua conta de usuário.
    8. O papel do IAM de Usuário da Agent Platform (roles/aiplatform.user) fornece acesso para usar todos os recursos na Gemini Enterprise Agent Platform. Com o papel Administrador do Storage (roles/storage.admin), você armazena o conjunto de dados de treinamento do documento no Cloud Storage.

A seguir

Siga a próxima página deste tutorial para usar o Google Cloud console para criar um conjunto de dados de classificação de imagens e importar imagens hospedadas em um bucket público do Cloud Storage.

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Criar um conjunto de dados e importar imagens