Hello-Bilddaten: Projekt und Umgebung einrichten

Wenn Sie das Agent Platform SDK für Python verwenden möchten, muss das Dienstkonto, das den Client initialisiert, die IAM-Rolle Gemini Enterprise Agent Platform Service Agent (roles/aiplatform.serviceAgent) haben.

Sie richten Ihr Google Cloud -Projekt für die Verwendung der Gemini Enterprise Agent Platform ein. Erstellen Sie dann einen Cloud Storage-Bucket und kopieren Sie die Bilddateien, die zum Trainieren eines AutoML-Bildklassifizierungsmodells verwendet werden sollen.

Diese Anleitung umfasst mehrere Seiten:

  1. Richten Sie Ihr Projekt und Ihre Umgebung ein.

  2. Dataset zur Bildklassifizierung erstellen und Bilder importieren

  3. AutoML-Bildklassifizierungsmodell trainieren

  4. Modellleistung bewerten und analysieren

  5. Modell auf einem Endpunkt bereitstellen und eine Vorhersage senden

  6. Projekt bereinigen

Auf jeder Seite wird davon ausgegangen, dass Sie die Anleitung auf den vorherigen Seiten des Leitfadens bereits ausgeführt haben.

Hinweis

Führen Sie die folgenden Schritte aus, bevor Sie die Funktionen der Gemini Enterprise Agent Platform verwenden.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite für die Projektauswahl auf.

    Zur Projektauswahl

  2. Wählen Sie ein Google Cloud Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Erforderliche Rollen zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts

    • Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
    • Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Project Creator“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen
  3. Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.

  4. Öffnen Sie Cloud Shell. Cloud Shell ist eine interaktive Shell-Umgebung für Google Cloud , mit der Sie Projekte und Ressourcen über Ihren Webbrowser verwalten können.
  5. Zu Cloud Shell
  6. Legen Sie in Cloud Shell das aktuelle Projekt auf Ihre Projekt-ID Google Cloudfest und speichern Sie es in der Shell-Variablen projectid:
      gcloud config set project PROJECT_ID &&
      projectid=PROJECT_ID &&
      echo $projectid
    Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID. Sie finden Ihre Projekt-ID in der Google Cloud -Console. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID ermitteln.
  7. Aktivieren Sie die APIs IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage und Agent Platform, falls sie noch nicht aktiviert sind:

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen

    gcloud services enable iam.googleapis.com  compute.googleapis.com notebooks.googleapis.com storage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
  8. Weisen Sie Ihrem Nutzerkonto Rollen zu. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/aiplatform.user, roles/storage.admin

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

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
    • USER_IDENTIFIER: Die Kennung für Ihr Nutzerkonto . Beispiel: myemail@example.com
    • ROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.
  9. Die IAM-Rolle „Agent Platform User“ (roles/aiplatform.user) bietet Zugriff auf alle Ressourcen in der Gemini Enterprise Agent Platform. Mit der Rolle Storage-Administrator (roles/storage.admin) speichern Sie das Trainings-Dataset des Dokuments in Cloud Storage.

Nächste Schritte

Folgen Sie der nächsten Seite dieser Anleitung, um mit derGoogle Cloud -Konsole ein Dataset zur Bildklassifizierung zu erstellen und in einem öffentlichen Cloud Storage-Bucket gehostete Bilder zu importieren.