Hello 表格型資料：設定專案和環境

本教學課程將逐步說明必要步驟，協助您在 Google Cloud 控制台訓練表格型資料模型並取得預測結果。如果打算使用 Python 適用的 Agent Platform SDK，請確認初始化用戶端的服務帳戶具備 Vertex AI 服務代理 (roles/aiplatform.serviceAgent) IAM 角色。

在本教學課程的這個部分，您將設定 Google Cloud 專案，以便使用 Gemini Enterprise Agent Platform 和 Cloud Storage bucket，其中包含用於訓練 AutoML 模型的訓練文件。

設定專案和環境

  1. 前往 Google Cloud 控制台的專案選取器頁面。

    前往專案選取器

  2. 選取或建立 Google Cloud 專案。

    選取或建立專案所需的角色

    • 選取專案：選取專案時，不需具備特定 IAM 角色，只要您已獲派某個專案的角色，即可選取該專案。
    • 建立專案：如要建立專案，您必須具備專案建立者角色 (roles/resourcemanager.projectCreator)，其中包含 resourcemanager.projects.create 權限。瞭解如何授予角色。

  3. 確認 Google Cloud 專案已啟用計費功能。

  4. 開啟 Cloud Shell。 Cloud Shell 是 Google Cloud 的互動式殼層環境，可讓您透過網路瀏覽器管理專案和資源。
    5. 前往 Cloud Shell
  5. 在 Cloud Shell 中，將目前專案設為 Google Cloud專案 ID，並儲存在 projectid 殼層變數中：
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
  projectid=PROJECT_ID &&
  echo $projectid
     將 PROJECT_ID 替換為您的專案 ID。您可以在 Google Cloud 控制台中找到專案 ID。詳情請參閱「找出專案 ID」一文。

  6. 啟用 IAM、Compute Engine、Notebooks、Cloud Storage 和 Agent Platform API (如有尚未啟用的 API)：

    啟用 API 所需的角色

    您必須具備 serviceusage.services.enable 權限，才能啟用 API。如果您建立了專案，可能已透過「擁有者」角色 (roles/owner) 取得這項權限。否則，您可以透過「Service Usage 管理員」角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 取得這項權限。瞭解如何授予角色。

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

  7. 將角色授予使用者帳戶。針對下列各個 IAM 角色執行下列指令一次：roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

    更改下列內容：

    • PROJECT_ID：專案 ID。
    • USER_IDENTIFIER：使用者帳戶的 ID。 例如：myemail@example.com。
    • ROLE：授予使用者帳戶的 IAM 角色。

    8. 具備 Agent Platform 使用者 (roles/aiplatform.user) IAM 角色，即可使用 Gemini Enterprise Agent Platform 中的所有資源。Storage 管理員 (roles/storage.admin) 角色可讓您將文件的訓練資料集儲存在 Cloud Storage。

後續步驟

請按照本教學課程下一頁的指示，建立表格資料集並訓練分類模型。

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建立資料集及訓練 AutoML 分類模型