Données tabulaires Hello : configurer votre projet et votre environnement

Ce tutoriel passe en revue les diverses étapes à suivre pour entraîner et obtenir des prédictions à partir de votre modèle de données tabulaires dans la console Google Cloud . Si vous prévoyez d'utiliser le SDK Agent Platform pour Python, assurez-vous que le compte de service initialisant le client dispose du rôle IAM Agent de service Gemini Enterprise Agent Platform (roles/aiplatform.serviceAgent).

Dans cette partie du tutoriel, vous allez configurer votre projet Google Cloud pour qu'il utilise la plate-forme Gemini Enterprise Agent et un bucket Cloud Storage contenant les documents nécessaires à l'entraînement de votre modèle AutoML.

Configurer votre projet et votre environnement

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page de sélection du projet.

   Accéder au sélecteur de projet

2. Sélectionnez ou créez un projet Google Cloud .

   Rôles requis pour sélectionner ou créer un projet

   • Sélectionnez un projet : la sélection d'un projet ne nécessite pas de rôle IAM spécifique. Vous pouvez sélectionner n'importe quel projet pour lequel un rôle vous a été attribué.
   • Créer un projet : pour créer un projet, vous devez disposer du rôle Créateur de projet (roles/resourcemanager.projectCreator), qui contient l'autorisation resourcemanager.projects.create. Découvrez comment attribuer des rôles.
   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud .

4. Ouvrez Cloud Shell. Cloud Shell est un environnement shell interactif pour Google Cloud qui vous permet de gérer vos projets et vos ressources depuis un navigateur Web.
Accéder à Cloud Shell
5. Dans Cloud Shell, définissez le projet actuel sur votre ID de projet Google Cloudet stockez-le dans la variable de shell projectid :

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

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet. Vous trouverez l'ID de votre projet dans la console Google Cloud . Pour en savoir plus, consultez Trouver votre ID de projet.

6. Activez les API IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage et Agent Platform :

   Rôles requis pour activer les API

   Pour activer les API, vous avez besoin du rôle IAM Administrateur Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), qui contient l'autorisation serviceusage.services.enable. Découvrez comment attribuer des rôles.

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

7. Attribuez des rôles à votre compte utilisateur. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID : ID de votre projet
   • USER_IDENTIFIER : identifiant de votre compte d'utilisateur. Par exemple, [e-mail].
   • ROLE : rôle IAM que vous accordez à votre compte utilisateur.

Le rôle IAM Utilisateur Agent Platform (roles/aiplatform.user) permet d'utiliser toutes les ressources de Gemini Enterprise Agent Platform. Le rôle Administrateur de l'espace de stockage (roles/storage.admin) vous permet de stocker l'ensemble de données d'entraînement du document dans Cloud Storage.

Étapes suivantes

Suivez la page suivante de ce tutoriel pour créer un ensemble de données tabulaires et entraîner un modèle de classification.