プロジェクトと開発環境を設定する

このページでは、Vertex AI の使用を開始するために、 Google Cloud プロジェクトを作成し、Vertex AI API を有効にする方法について説明します。これらのタスクを実行する権限がない場合は、プロジェクトの設定と Vertex AI の有効化を管理者に依頼してください。このページでは、ローカル開発環境で Google Cloud CLI を設定する方法についても説明します。

プロジェクトの設定

プロジェクトを設定する手順は次のとおりです。

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

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

  4. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

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

  7. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

  8. 認証を設定する

      Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

      Console

      When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

      gcloud

      In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

      Activate Cloud Shell

      At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

      Python

      ローカル開発環境でこのページの Python サンプルを使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化し、ユーザー認証情報を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。

      1. Install the Google Cloud CLI.

      2. 外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

      3. gcloud CLI を初期化した後、更新して必要なコンポーネントをインストールします。

        gcloud components update
        gcloud components install beta
      4. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

        gcloud auth application-default login

        You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

        If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

      詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントのローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。

      REST

      このページの REST API サンプルをローカル開発環境で使用するには、gcloud CLI に指定した認証情報を使用します。

      1. Install the Google Cloud CLI.

      2. 外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

      3. gcloud CLI を初期化した後、更新して必要なコンポーネントをインストールします。

        gcloud components update
        gcloud components install beta

      詳細については、 Google Cloud 認証ドキュメントの REST を使用して認証するをご覧ください。

      管理者に Vertex AI プロジェクトの設定を依頼する

      このセクションでは、管理者が Vertex AI の使用に必要なロールを付与する方法について説明します。

      1. プロジェクトを識別するために、わかりやすいプロジェクト名とプロジェクト ID を決めます。組織に属している場合や、複数のプロジェクトを作成する予定がある場合は、プロジェクトの組織を明確にするために、どのような命名規則やフォルダ階層に従っているか、または従う可能性があるかを検討します。
      2. 必要なロール:
        1. ほとんどの Vertex AI 機能へのアクセスは、Vertex AI ユーザー(roles/aiplatform.user) IAM ロールによって付与されます。ほとんどの Vertex AI ユーザーはこれで十分です。Vertex AI リソースを完全に管理するには、Vertex AI 管理者(roles/aiplatform.admin) ロールをリクエストします。これらと他の Vertex AI ロールの違いについては、IAM を使用した Vertex AI のアクセス制御をご覧ください。
        2. Google Cloudで Vertex AI Workbench インスタンスも使用する場合は、プロジェクトに対する Notebooks 管理者 (roles/notebooks.admin) IAM ロールと、プロジェクトまたは Compute Engine のデフォルト サービス アカウントに対する サービス アカウント ユーザー (roles/iam.serviceAccountUser) IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。
        3. さらに、必要な API を有効にするには、Service Usage 管理者 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) IAM ロールが必要です。または、管理者が最初の数ステップで API を有効にする必要があります。
      3. 管理者に Vertex AI API を有効にするように依頼してください。Service Usage 管理者 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) IAM ロールが付与されている場合は、自分でこの操作を行うことができます。

      次のステップ