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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Anleitung und Anforderungen für Lab-Einrichtung
Schützen Sie Ihr Konto und Ihren Fortschritt. Verwenden Sie immer den privaten Modus und Lab-Anmeldedaten, um dieses Lab auszuführen.

Bilder mit der Cloud Vision API analysieren: Challenge-Lab

Lab 10 Minuten universal_currency_alt 1 Guthabenpunkt show_chart Einsteiger
info Dieses Lab kann KI-Tools enthalten, die den Lernprozess unterstützen.
Dieser Inhalt ist noch nicht für Mobilgeräte optimiert.
Die Lernumgebung funktioniert am besten, wenn Sie auf einem Computer über einen per E‑Mail gesendeten Link darauf zugreifen.

ARC122

Logo: Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Übersicht

In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.

In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.

Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.

Einrichtung

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

  • Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
  • Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Das Szenario

Sie haben gerade Ihre neue Stelle als Junior Machine Learning Engineer angetreten. Bisher haben Sie Teams beim Trainieren von Modellen unterstützt und gelernt, wie Sie die Google Cloud Machine Learning APIs verwenden.

Das Know-how für diese Aufgaben wird vorausgesetzt.

Die Aufgabe

Mit der Vision API Text und globale Sehenswürdigkeiten in einem bestimmten Bild erkennen

Folgende Vorgaben sind zu beachten:

  • Alle erforderlichen APIs (wie die Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API) müssen aktiviert sein.
  • Alle Ressourcen werden in der Region erstellt, sofern nicht anders angegeben.

Die einzelnen Aufgaben werden unten ausführlich beschrieben.

Aufgabe 1: Ressourcen überprüfen

  1. Prüfen Sie, ob Sie einen API-Schlüssel erstellt und in der Umgebungsvariablen API_KEY gespeichert haben, damit er in den bereitgestellten Scripts verwendet werden kann.
  2. Für Sie wurde ein Bucket mit dem Namen -Bucket erstellt. Er enthält ein Bild, das Sie für dieses Lab verwenden können.
  3. Achten Sie darauf, dass das Objekt im Bucket öffentlich zugänglich ist.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. API-Schlüssel erstellen

Aufgabe 2: Datei „Request.json“ erstellen

Erstellen Sie eine Datei namens request.json. Sie sollen diese Datei je nach vorliegender Aufgabe bearbeiten.

{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": } }, "features": [ { "type": "maxResults": 10 } ] } ] }

Aufgabe 3: JSON-Datei aktualisieren

  1. Aktualisieren Sie Ihre JSON-Datei:
  • Fügen Sie Ihren Bucket/Ihr Bild in gcsImageUri ein.
  • Fügen Sie die Methode zu type hinzu. Verwenden Sie zuerst die Methode TEXT_DETECTION der Vision API.
  1. Rufen Sie die Vision API mit curl auf, wie unten angegeben. Sie sollen nun die Methoden zur Erkennung von Text und Sehenswürdigkeiten verwenden und ersetzen „YOUR_JSON“ durch den Namen der Datei, die Sie zuvor erstellt haben:
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY}

Speichert die curl-Antwort in der Datei text-response.json:

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o text-response.json

Ausgabe in Cloud Storage hochladen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die curl-Antwort in Cloud Storage hochzuladen und die Validierung des Aktivitätstrackings zu ermöglichen:

gsutil cp text-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bild mit der Cloud Vision API analysieren

  1. Aktualisieren Sie nun die JSON-Datei, damit die Methode LANDMARK_DETECTION verwendet wird.

  2. Rufen Sie die Vision API mit curl auf.

Speichert die curl-Antwort in der Datei „landmark-response.json“:

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o landmark-response.json

Ausgabe in Cloud Storage hochladen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die curl-Antwort in Cloud Storage hochzuladen und die Validierung des Aktivitätstrackings zu ermöglichen:

gsutil cp landmark-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Bild mit der Cloud Vision API analysieren

Quelle: Manif des Sans-Papiers (9. Februar 2017) von Charles Hutchins auf Wikimedia Commons, einem kostenlosen Medienarchiv. Quelle: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Manif_des_Sans-Papiers.jpg. Diese Datei ist unter Creative Commons Attribution 2.0 Generic lizenziert.

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Sie haben gelernt, wie Sie mit der Vision API Text und globale Sehenswürdigkeiten in einem bestimmten Bild erkennen.

Skill-Logo „Bilder mit der Cloud Vision API analysieren“

Nächstes Skill-Logo erwerben

Dieses Lab zum selbstbestimmten Lernen ist Teil der Skill-Logo-Aufgabenreihe Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Wenn Sie diesen Kurs abschließen, erhalten Sie das oben gezeigte Skill-Logo, das Sie in Ihren Lebenslauf oder Ihre Social-Media-Profile einfügen können. Teilen Sie Ihre Leistung mit #GoogleCloudBadge.

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.

Anleitung zuletzt am 5. Januar 2026 aktualisiert

Lab zuletzt am 11. November 2024 getestet

© 2026 Google LLC. Alle Rechte vorbehalten. Google und das Google-Logo sind Marken von Google LLC. Alle anderen Unternehmens- und Produktnamen können Marken der jeweils mit ihnen verbundenen Unternehmen sein.

Vorbereitung

  1. Labs erstellen ein Google Cloud-Projekt und Ressourcen für einen bestimmten Zeitraum
  2. Labs haben ein Zeitlimit und keine Pausenfunktion. Wenn Sie das Lab beenden, müssen Sie von vorne beginnen.
  3. Klicken Sie links oben auf dem Bildschirm auf Lab starten, um zu beginnen

Privates Surfen verwenden

  1. Kopieren Sie den bereitgestellten Nutzernamen und das Passwort für das Lab
  2. Klicken Sie im privaten Modus auf Konsole öffnen

In der Konsole anmelden

  1. Melden Sie sich mit Ihren Lab-Anmeldedaten an. Wenn Sie andere Anmeldedaten verwenden, kann dies zu Fehlern führen oder es fallen Kosten an.
  2. Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und überspringen Sie die Seite zur Wiederherstellung der Ressourcen
  3. Klicken Sie erst auf Lab beenden, wenn Sie das Lab abgeschlossen haben oder es neu starten möchten. Andernfalls werden Ihre bisherige Arbeit und das Projekt gelöscht.

Diese Inhalte sind derzeit nicht verfügbar

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Es ist immer nur ein Lab möglich

Bestätigen Sie, dass Sie alle vorhandenen Labs beenden und dieses Lab starten möchten

Privates Surfen für das Lab verwenden

Am besten führen Sie dieses Lab in einem Inkognito- oder privaten Browserfenster aus. So vermeiden Sie Konflikte zwischen Ihrem privaten Konto und dem Teilnehmerkonto, die zusätzliche Kosten für Ihr privates Konto verursachen könnten.