Hello-Bilddaten: Projekt und Umgebung einrichten

Wenn Sie das Vertex AI SDK für Python verwenden möchten, muss das Dienstkonto , das den Client initialisiert, die IAM-Rolle Dienst-Agent von Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent) haben.

Sie richten Ihr Google Cloud Projekt für die Verwendung von Vertex AI ein. Erstellen Sie dann einen Cloud Storage-Bucket und kopieren Sie die Bilddateien, die zum Trainieren eines AutoML-Bildklassifizierungsmodells verwendet werden sollen.

Diese Anleitung umfasst mehrere Seiten:

1. Richten Sie Ihr Projekt und Ihre Umgebung ein.

2. Dataset zur Bildklassifizierung erstellen und Bilder importieren

3. AutoML-Bildklassifizierungsmodell trainieren

4. Modellleistung bewerten und analysieren

5. Modell auf einem Endpunkt bereitstellen und eine Vorhersage senden

6. Projekt bereinigen

Auf jeder Seite wird davon ausgegangen, dass Sie die Anleitung auf den vorherigen Seiten des Leitfadens bereits ausgeführt haben.

Hinweise

Führen Sie die folgenden Schritte aus, bevor Sie Vertex AI-Funktionen verwenden.

1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite für die Projektauswahl.

   Zur Projektauswahl

2. Wählen Sie ein Google Cloud Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts

   • Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können ein beliebiges Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
   • Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die resourcemanager.projects.create Berechtigung enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.
   Hinweis: Wenn Sie die in dieser Anleitung erstellten Ressourcen nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes auszuwählen. Nachdem Sie diese Schritte ausgeführt haben, können Sie das Projekt löschen und damit alle Ressourcen entfernen, die mit dem Projekt verknüpft sind.

3. Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

4. Öffnen Sie Cloud Shell. Cloud Shell ist eine interaktive Shell-Umgebung für Google Cloud , mit der Sie Projekte und Ressourcen über Ihren Webbrowser verwalten können.
Zu Cloud Shell
5. Legen Sie in Cloud Shell das aktuelle Projekt auf Ihre Google Cloud Projekt-ID fest und speichern Sie sie in der projectid Shell Variablen:

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

   Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID. Sie finden Ihre Projekt-ID in der Google Cloud Console. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID ermitteln.

6. Aktivieren Sie die APIs IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage und Vertex AI:

   Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

   Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

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

7. Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
   • USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto. Beispiel: [e-mail].
   • ROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.
Die IAM-Rolle „Agent Platform-Nutzer“ (roles/aiplatform.user) bietet Zugriff auf alle Ressourcen in Vertex AI. Mit der Rolle Storage-Administrator (roles/storage.admin) speichern Sie das Trainings-Dataset des Dokuments in Cloud Storage.

Nächste Schritte

Folgen Sie der nächsten Seite dieser Anleitung, um mit der Google Cloud Console ein Dataset zur Bildklassifizierung zu erstellen und in einem öffentlichen Cloud Storage-Bucket gehostete Bilder zu importieren.