Datos tabulares de Hello: Configura tu proyecto y tu entorno

En este instructivo, se explican los pasos necesarios para entrenar y obtener predicciones de tu modelo de datos tabulares en la consola de Google Cloud . Si planeas usar el SDK de Agent Platform para Python, asegúrate de que la cuenta de servicio que inicializa el cliente tenga el rol de IAM de Agente de servicio de Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

En esta parte del instructivo, configurarás tu proyecto de Google Cloud para usar Gemini Enterprise Agent Platform y un bucket de Cloud Storage que contiene los documentos para entrenar tu modelo de AutoML.

Configure su proyecto y su entorno.

  1. En la consola de Google Cloud , ve a la página del selector de proyectos.

    Ir al selector de proyectos

  2. Selecciona o crea un proyecto de Google Cloud .

    Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

    • Seleccionar un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
    • Crea un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el permiso resourcemanager.projects.create. Obtén más información para otorgar roles.

  3. Verifica que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud .

  4. Abre Cloud Shell. Cloud Shell es un entorno de shell interactivo para Google Cloud que te permite administrar proyectos y recursos desde el navegador web.
    5. Ir a Cloud Shell
  5. En Cloud Shell, establece el proyecto actual como el ID del proyecto de Google Cloud y guárdalo en la variable de shell projectid: 
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
     Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto. Puedes ubicar el ID del proyecto en la consola de Google Cloud . Para obtener más información, consulta Encuentra el ID del proyecto.

  6. Habilita las APIs de IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage y Agent Platform, si aún no están habilitadas:

    Roles necesarios para habilitar las APIs

    Para habilitar las APIs, necesitas el permiso serviceusage.services.enable. Si creaste el proyecto, es probable que ya tengas este permiso a través del rol de propietario (roles/owner). De lo contrario, puedes obtenerlo a través del rol de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Obtén más información para otorgar roles. 

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

  7. Otorga roles a tu cuenta de usuario. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin 

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

    Reemplaza lo siguiente:

    • PROJECT_ID: ID del proyecto
    • USER_IDENTIFIER: Es el identificador de tu cuenta de usuario . Por ejemplo, myemail@example.com. cuenta de
    • ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.

    8. El rol de IAM de usuario de Agent Platform (roles/aiplatform.user) proporciona acceso para usar todos los recursos en Gemini Enterprise Agent Platform. La función Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin) te permite almacenar el conjunto de datos de entrenamiento del documento en Cloud Storage.

¿Qué sigue?

Continúa con la siguiente página de este instructivo para crear un conjunto de datos tabular y entrenar un modelo de clasificación.

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Crea un conjunto de datos y entrena un modelo de clasificación de AutoML