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 Vertex AI pour Python, assurez-vous que le compte de service initialisant le client dispose du rôle IAM Agent de service Vertex AI (roles/aiplatform.serviceAgent).

Dans cette partie du tutoriel, vous allez configurer votre projet Google Cloud pour qu'il utilise Vertex AI et un bucket Cloud Storage contenant les documents nécessaires à l'entraînement de votre modèle AutoML.

Configurer votre projet et votre environnement

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Select or create a Google Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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. Enable the IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage, and Vertex AI APIs:

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

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

7. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

   Replace the following:

   • PROJECT_ID: Your project ID.
   • USER_IDENTIFIER: The identifier for your user account. For example, [e-mail].
   • ROLE: The IAM role that you grant to your user account.

Le rôle IAM Utilisateur Vertex (roles/aiplatform.user) permet d'utiliser toutes les ressources de Vertex AI. 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.