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 Cloud de Confiance by S3NS -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 Image-Klassifizierungsmodell 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 Cloud de Confiance Console die Seite für die Projektauswahl auf.

   Zur Projektauswahl

2. Wählen Sie ein Cloud de Confiance -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 Cloud de Confiance -Projekt aktiviert ist.

4. Öffnen Sie Cloud Shell. Cloud Shell ist eine interaktive Shell-Umgebung für Cloud de Confiance , mit der Sie Projekte und Ressourcen über Ihren Webbrowser verwalten können.
Zu Cloud Shell
5. Legen Sie in Cloud Shell das aktuelle Projekt auf Ihre Cloud de Confiance by S3NS-Projekt-ID fest und speichern Sie sie in der Shell-Variable 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 Cloud de Confiance Console. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID ermitteln.

6. Aktivieren Sie die APIs für IAM, Compute Engine, Notebooks, Cloud Storage und Agent Platform, falls sie noch nicht aktiviert sind:

   Erforderliche Rollen zum Aktivieren von APIs

   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 Inhaberrolle (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

7. 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. -Konto. Beispiele finden Sie unter Workforce-Pool-Nutzer in IAM-Richtlinien darstellen.
   • ROLE: Die IAM-Rolle, die Sie Ihrem Nutzerkonto zuweisen.
Die IAM-Rolle „Agent Platform-Nutzer“ (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 derCloud de Confiance Console ein Dataset zur Bildklassifizierung zu erstellen und in einem öffentlichen Cloud Storage-Bucket gehostete Bilder zu importieren.