בדף הזה מתועדת גרסה 16.8.0 של AlloyDB Omni באמצעות אפשרות הפריסה Kubernetes. בוחרים אפשרות פריסה אחרת.

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

התקנת AlloyDB AI ב-AlloyDB Omni

בוחרים גרסה של מאמר העזרה:

בדף הזה מוסבר איך להתקין את AlloyDB Omni ולשלב את AlloyDB AI.

‫AlloyDB AI הוא חבילת תכונות שכלולה ב-AlloyDB Omni ומאפשרת לכם ליצור אפליקציות AI גנרטיביות לארגונים. למידע נוסף על פונקציונליות ה-AI/ML של AlloyDB, אפשר לעיין במאמר בנושא יצירת אפליקציות AI גנרטיביות.

‫AlloyDB Omni עם AlloyDB AI מאפשר לכם לשלוח שאילתות למודלים מרוחקים של למידת מכונה כדי לעבוד עם תחזיות אונליין והטמעות של טקסט שנוצרו ממודלים של למידת מכונה.‫AlloyDB Omni עם AlloyDB AI יכול גם לעבד הטמעות וקטוריות מתוכן אחר, כמו תמונה. לדוגמה, אם אתם משתמשים בממשק google_ml.predict_row ומבצעים את התרגום בעצמכם בשאילתה.

הגדרת מכונת AlloyDB Omni לביצוע שאילתות במודלים מרוחקים

אפשר לשלוח שאילתות למודלים מרוחקים באמצעות ניהול נקודות קצה של מודלים על ידי הפעלת googleMLExtension במניפסט של אשכול מסד הנתונים.

אם רוצים לשלוח שאילתות למודלים של Vertex AI, צריך להגדיר חשבון שירות של AlloyDB עם Vertex AI, ליצור סוד של Kubernetes באמצעות המפתח ולהגדיר את הסוד של Kubernetes במניפסט של אשכול מסד הנתונים.

הוספת ההרשאות של Vertex AI לחשבון השירות של AlloyDB

כדי להגדיר את AlloyDB Omni לשליחת שאילתות למודלים מרוחקים של Vertex AI, מבצעים את השלבים הבאים:

יצירה של חשבון שירות עם Google Cloud.
יוצרים מפתח של חשבון שירות, שומרים אותו בפורמט JSON בקובץ private-key.json ומורידים אותו.

הערה: מפתחות של חשבונות שירות מהווים סיכון אבטחה אם לא מנהלים אותם בצורה נכונה. באחריותכם לאבטח את המפתח הפרטי ולבצע פעולות אחרות שמתוארות במאמר שיטות מומלצות לניהול מפתחות לחשבונות שירות. אם אין לכם אפשרות ליצור מפתח לחשבון שירות, יכול להיות שהיצירה של מפתחות לחשבון שירות מושבתת בארגון שלכם. מידע נוסף זמין במאמר בנושא ניהול משאבי ארגון שמוגדרים כמאובטחים כברירת מחדל.
אם קיבלתם את המפתח של חשבון השירות ממקור חיצוני, אתם צריכים לאמת אותו לפני השימוש. מידע נוסף זמין במאמר בנושא דרישות אבטחה לגבי אישורים ממקורות חיצוניים.
שומרים את המפתח במיקום קבוע במערכת הקבצים. הוא נמצא במיקום הזה למשך כל חיי השרת של AlloyDB Omni.

חשוב לשים לב למיקום שלו במערכת הקבצים, כי תצטרכו אותו בשלבים הבאים.
מוסיפים הרשאות ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) ב-Vertex AI לפרויקט ולחשבון השירות המתאימים.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
--member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_ID" \
--role="roles/aiplatform.user"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫SERVICE_ACCOUNT_ID: המזהה של חשבון השירות שיצרתם בשלב הקודם. כולל הסיומת המלאה @PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com, לדוגמה my-service@my-project.iam.gserviceaccount.com.

יצירת סוד ב-Kubernetes באמצעות המפתח של חשבון השירות

כדי ליצור סוד של Kubernetes על סמך מפתח חשבון השירות שהורדתם בשלבים הקודמים, מריצים את הפקודה הבאה:

kubectl create secret generic SECRET_NAME \
--from-file=PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY/private-key.json \
-n NAMESPACE

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫SECRET_NAME: השם של הסוד שמשמש כשיוצרים מניפסט DBCluster כדי לאפשר ל-AlloyDB Omni לגשת לתכונות של AlloyDB AI. לדוגמה, vertex-ai-key-alloydb.
‫PATH_TO_SERVICE_ACCOUNT_KEY: הנתיב למיקום שבו הורדתם את המפתח של חשבון השירות private-key.json.
‫NAMESPACE: מרחב השמות של אשכול מסד הנתונים.

התקנת האופרטור של AlloyDB Omni

מתקינים את האופרטור AlloyDB Omni באמצעות השלבים שמפורטים במאמר התקנת האופרטור AlloyDB Omni.

יצירת אשכול מסדי נתונים באמצעות AlloyDB AI

יצירת אשכול מסדי נתונים באמצעות AlloyDB AI.

כשמגדירים את enabled ל-true בשדה googleMLExtension, אפשר לשלוח שאילתות למודלים מרוחקים. אם רוצים לשלוח שאילתות למודלים של Vertex AI, צריך להגדיר את vertexAIKeyRef לסוד של Kubernetes.
```
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: db-pw-DB_CLUSTER_NAME
type: Opaque
data:
  DB_CLUSTER_NAME: "ENCODED_PASSWORD"
---
apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
kind: DBCluster
metadata:
  name: DB_CLUSTER_NAME
spec:
databaseVersion: "16.8.0"
primarySpec:
    adminUser:
      passwordRef:
        name: db-pw-DB_CLUSTER_NAME
    features:
      googleMLExtension:
        enabled: true
        config:
          vertexAIKeyRef: VERTEX_AI_SECRET_NAME
          vertexAIRegion: VERTEX_AI_REGION
    resources:
      cpu: CPU_COUNT
      memory: MEMORY_SIZE
      disks:
      - name: DataDisk
        size: DISK_SIZE
        storageClass: standard
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫DB_CLUSTER_NAME: השם של אשכול מסד הנתונים הזה, למשל my-db-cluster.
- ‫VERTEX_AI_SECRET_NAME (אופציונלי): הסוד של Vertex AI שיצרתם בשלבים הקודמים. חובה להגדיר את האפשרות הזו אם רוצים להפעיל מודלים של Vertex AI.
- ‫VERTEX_AI_REGION (אופציונלי): נקודת הקצה האזורית של Vertex AI שאליה רוצים לשלוח את הבקשה, לדוגמה: us-west4. ערך ברירת המחדל הוא us-central1.
- ‫ENCODED_PASSWORD: סיסמת ההתחברות למסד הנתונים עבור תפקיד המשתמש שמוגדר כברירת מחדל postgres, בקידוד base64. לדוגמה, Q2hhbmdlTWUxMjM= עבור ChangeMe123.
- ‫CPU_COUNT: מספר המעבדים הזמינים לכל מופע של מסד נתונים באשכול מסדי הנתונים הזה.
- ‫MEMORY_SIZE: כמות הזיכרון לכל מופע של מסד נתונים באשכול מסדי הנתונים הזה. מומלץ להגדיר את הערך הזה ל-8 גיגה-בייט לכל מעבד. לדוגמה, אם הגדרתם את cpu ל-2 קודם במניפסט הזה, מומלץ להגדיר את memory ל-16Gi.
- ‫DISK_SIZE: גודל הדיסק לכל מופע של מסד נתונים, לדוגמה 10Gi.
מחילים את המניפסט.
```
kubectl apply -f DB_CLUSTER_YAML
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫DB_CLUSTER_YAML: השם של קובץ המניפסט של אשכול מסד הנתונים הזה, לדוגמה alloydb-omni-db-cluster.yaml.
זהירות: מסד הנתונים יופעל מחדש אחרי שתחילו את המניפסט עם התוסף googleMLExtension מופעל.

חיבור באמצעות psql שהותקן מראש

אפשר ליצור חיבור בדיקה באמצעות לקוח psql שכבר מותקן ב-pod שבו פועל מסד הנתונים.

כדי לעשות זאת, מריצים את הפקודות הבאות:

export DBPOD=`kubectl get pod --selector=alloydbomni.internal.dbadmin.goog/dbcluster=DB_CLUSTER_NAME,alloydbomni.internal.dbadmin.goog/task-type=database -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}'`
kubectl exec -ti $DBPOD -c database -- psql -h localhost -U postgres

מחליפים את DB_CLUSTER_NAME בשם של אשכול מסדי הנתונים. זה אותו שם של אשכול מסדי הנתונים שהצהרתם עליו כשיצרתם אותו.

אחרי שמזינים את הפקודה, שרת מסד הנתונים מבקש סיסמה. מזינים את הסיסמה שסיפקתם בקידוד Base64 כסוד של Kubernetes כשיוצרים את אשכול מסד הנתונים. לדוגמה, אם יצרתם את אשכול מסד הנתונים עם סוד של Q2hhbmdlTWUxMjM=, סיסמת הכניסה שצריך להשתמש בה כאן היא ChangeMe123.

אימות של AlloyDB Omni באמצעות התקנה של AlloyDB AI

כדי לוודא שההתקנה בוצעה בהצלחה ושהיא משתמשת בחיזוי מודל, מזינים את הפקודה הבאה:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE;

SELECT array_dims(embedding('text-embedding-005', 'AlloyDB AI')::real[]);

הפלט אמור להיראות כך:

array_dims
------------
[1:768]
(1 row)

בשילוב עם השאילתה הקודמת, הקריאה embedding() יוצרת הטמעות לטקסט הקלט AlloyDB AI. ‫array_dims מחזירה את המימדים של המערך שמוחזר על ידי embedding(). מכיוון שהמודל text-embedding-005 מחזיר פלט עם 768 מימדים, הפלט הוא [768].