Agent Platform 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
Gemini Enterprise Agent Platform 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。
Gemini Enterprise Agent Platform 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。
プロジェクトと環境を設定します。
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
Gemini Enterprise Agent Platform 機能を使用する前に、次の手順を完了します。
-
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は特定の 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。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
- 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
- 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。 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。gcloud config set project PROJECT_ID && projectid=PROJECT_ID && echo $projectid
IAM、Compute Engine、Notebooks、Cloud Storage、Agent Platform 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、
serviceusage.services.enable権限が必要です。プロジェクトを作成した場合、オーナーロール(roles/owner)を通じてこの権限が付与されている可能性があります。それ以外の場合は、Service Usage 管理者ロール(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)を通じてこの権限を取得できます。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 -
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.admingcloud 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:myemail@example.com。ROLE: ユーザー アカウントに付与する IAM ロール。
Agent Platform ユーザー(
roles/aiplatform.user)IAM
ロールを使用すると、Gemini Enterprise Agent Platform のすべてのリソースにアクセスできます。
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。