Hello-Bilddaten: Projekt und Umgebung einrichten

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

Sie richten Ihr Google Cloud Projekt für die Verwendung der Gemini Enterprise Agent Platform 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.

Hinweis

Führen Sie die folgenden Schritte aus, bevor Sie die Gemini Enterprise Agent Platform-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. Rollen zuweisen.
   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit ihm verknüpften Ressourcen entfernen.

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 Agent Platform:

   Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

   Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Rollen zuweisen.

   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 der Gemini Enterprise Agent Platform. 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.