Datos de imagen de Hello: configura tu proyecto y entorno

Si planeas usar el SDK de Vertex AI para Python, asegúrate de que la cuenta de servicio que inicializa el cliente tenga el rol Vertex AI Service Agent (roles/aiplatform.serviceAgent) de IAM.

Configurarás tu proyecto Google Cloud para usar Vertex AI. Luego, crea un bucket de Cloud Storage y copia los archivos de imagen que usarás en el entrenamiento de un modelo de clasificación de imágenes de AutoML.

En este instructivo, se incluyen las siguientes páginas:

1. Configura tu proyecto y tu entorno.

2. Crea un conjunto de datos de clasificación de imágenes y, luego, importar imágenes.

3. Entrena un modelo de clasificación de imágenes de AutoML.

4. Evalúa y analiza el rendimiento del modelo.

5. Implementa el modelo en un extremo y envía una predicción.

6. Limpia tu proyecto.

En cada página, se supone que ya realizaste las instrucciones de las páginas anteriores del instructivo.

Antes de comenzar

Completa los pasos siguientes antes de usar la funcionalidad de Vertex AI.

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

   • Selecciona 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.
   • Crear 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.
   Nota: Si no planeas conservar los recursos que creaste durante este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Cuando termines, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

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 tus proyectos y recursos desde tu navegador web.
Ir a Cloud Shell
5. En Cloud Shell, establece el proyecto actual como tu ID del proyecto 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 Vertex AI:

   Roles necesarios para habilitar las APIs

   Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el permiso serviceusage.services.enable. 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 de . Por ejemplo, [e-mail].
   • ROLE: Es el rol de IAM que otorgas a tu cuenta de usuario.
El rol de IAM de usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user) proporciona acceso para usar todos los recursos en Vertex AI. El rol de administrador de almacenamiento (roles/storage.admin) almacena el conjunto de datos de entrenamiento del documento en Cloud Storage.

¿Qué sigue?

Sigue la página siguiente de este instructivo para usar la consola deGoogle Cloud a fin de crear un conjunto de datos de clasificación de imágenes y, también, importar imágenes alojadas en un bucket público de Cloud Storage.