Hello 테이블 형식 데이터: 프로젝트 및 환경 설정

이 튜토리얼에서는 콘솔에서 테이블 형식 데이터 모델을 학습시키고 예측을 수행하는 데 필요한 단계를 설명합니다. Google Cloud Python용 Agent Platform SDK를 사용하려는 경우 클라이언트를 초기화하는 서비스 계정에 Gemini Enterprise Agent Platform 서비스 에이전트 (roles/aiplatform.serviceAgent) IAM 역할이 있는지 확인합니다.

이 튜토리얼의 이 부분에서는 AutoML 모델을 학습시키기 위한 문서가 포함된 Gemini Enterprise Agent Platform 및 Cloud Storage 버킷을 사용하도록 프로젝트를 설정합니다. Google Cloud

프로젝트 및 환경 설정

  1. 콘솔에서 프로젝트 선택기 페이지로 이동합니다. Google Cloud

    프로젝트 선택기로 이동

  2. 프로젝트를 선택하거나 만듭니다. Google Cloud

    프로젝트를 선택하거나 만드는 데 필요한 역할

    • 프로젝트 선택: 프로젝트를 선택하는 데 특정 IAM 역할이 필요하지 않습니다. 역할이 부여된 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
    • 프로젝트 만들기: 프로젝트를 만들려면 resourcemanager.projects.create 권한이 포함된 프로젝트 생성자 역할 (roles/resourcemanager.projectCreator)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기.

  3. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다 Google Cloud .

  4. Cloud Shell을 엽니다. Cloud Shell은 웹브라우저에서 프로젝트와 리소스를 관리할 수 있는 Google Cloud 용 대화형 셸 환경입니다.
    5. Cloud Shell로 이동
  5. Cloud Shell에서 현재 프로젝트를 Google Cloud프로젝트 ID로 설정하고 projectid 셸 변수에 저장합니다. 
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
     PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다. 프로젝트 ID는 Google Cloud 콘솔에서 찾을 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 ID 찾기를 참조하세요.

  6. IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, Agent Platform API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정에 필요한 역할

    API를 사용 설정하려면 역할 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM serviceusage.services.enable 권한이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기. 

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

  7. 사용자 계정에 역할을 부여합니다. 다음 IAM 역할마다 다음 명령어를 1회 실행합니다. roles/aiplatform.user, roles/storage.admin 

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

    다음을 바꿉니다.

    • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
    • USER_IDENTIFIER: 사용자 계정의 식별자입니다. 예를 들면 myemail@example.com입니다.
    • ROLE: 사용자 계정에 부여하는 IAM 역할입니다.

    8. Agent Platform 사용자 (roles/aiplatform.user) IAM 역할을 사용하면 Gemini Enterprise Agent Platform의 모든 리소스에 액세스할 수 있습니다. 스토리지 관리자 (roles/storage.admin) 역할을 통해 Cloud Storage에 문서의 학습 데이터 세트를 저장할 수 있습니다.

다음 단계

이 튜토리얼의 다음 페이지 설명에 따라 테이블 형식의 데이터 세트를 만들고 분류 모델을 학습시킵니다.

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데이터 세트 만들기 및 AutoML 분류 모델 학습