Vertex AI-Clientbibliotheken installieren

Mit Vertex AI-Clientbibliotheken in Google Distributed Cloud (GDC) mit Air Gap können Sie programmatisch auf APIs für die optische Zeichenerkennung (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation und Vertex AI Platform zugreifen, ohne Rohserveranfragen schreiben zu müssen. Extrahieren und installieren Sie eine Clientbibliothek direkt aus der TAR-Datei oder importieren Sie die Bibliothek in ein JupyterLab-Notebook. Weitere Informationen zu Notebook-Umgebungen finden Sie unter Notebooks verwalten.

Dieses Dokument richtet sich an Anwendungsentwickler in Anwendungsoperatorgruppen, die Anwendungs- und Entwicklungsumgebungen konfigurieren, um KI-Funktionen zu aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Dokumentation zu Zielgruppen für GDC mit Air Gap.

Vertex AI-Clientbibliotheken

Vertex AI bietet verschiedene Versionen von Clientbibliotheken für die Betriebssysteme CentOS und Ubuntu.

Die Namenskonventionen der Vertex AI-Clientbibliotheken in der TAR-Datei basieren auf dem Betriebssystem, dem Dienstnamen und der Version. Die Dateinamen haben das folgende Format:

OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz

Ersetzen Sie Folgendes:

  • OS: der Name des Betriebssystems, auf dem Sie die Clientbibliothek installieren möchten. Zulässige Werte sind centos und ubuntu.

  • SERVICE: der Name des Vertex AI-Dienstes, von dem Sie die Clientbibliothek herunterladen möchten. Folgende Werte sind zulässig:

    • aiplatform: die Vertex AI Platform-Clientbibliothek.
    • speech: die Speech-to-Text-Clientbibliothek.
    • translate: die Vertex AI Translation-Clientbibliothek.
    • vision: die OCR-Clientbibliothek.

  • VERSION: die Versionsnummer der Clientbibliothek, z. B. 3.8.0.

Die folgende Tabelle enthält die Vertex AI-Clientbibliotheken, die von Distributed Cloud unterstützt werden:

Vertex AI-Dienst Betriebssystem Dateiname
OCR Centos centos-google-cloud-vision-3.0.0.tar.gz
Ubuntu ubuntu-google-cloud-vision-3.0.0.tar.gz
Speech-to-Text Centos centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz
Ubuntu ubuntu-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz
Vertex AI Translation Centos centos-google-cloud-translate-3.8.0.tar.gz
Ubuntu ubuntu-google-cloud-translate-3.8.0.tar.gz
Vertex AI Platform Centos centos-google-cloud-aiplatform-1.34.0.tar.gz
Ubuntu ubuntu-google-cloud-aiplatform-1.34.0.tar.gz

Hinweis

Führen Sie die folgenden Schritte aus, bevor Sie die TAR-Datei herunterladen und Clientbibliotheken extrahieren:

  1. Projekt für Vertex AI einrichten

  2. Authentifizieren Sie sich über die gdcloud CLI:

    gdcloud auth login

    Weitere Informationen zur Authentifizierung bei Ihrem konfigurierten Identitätsanbieter finden Sie unter Authentifizierung mit der gdcloud CLI.

  3. Prüfen Sie, ob Sie Python 3.7 bis 3.10 installiert haben. Die Tarballs der Clientbibliothek enthalten Wheels für cp37 bis cp310.

Clientbibliothek installieren

Nachdem Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, führen Sie die folgenden Schritte aus, um die TAR-Datei herunterzuladen und damit eine Clientbibliothek zu installieren:

  1. Laden Sie die Clientbibliothek herunter, die Sie installieren möchten:

    wget https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries/CLIENT_LIBRARY

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • GDC_URL: die URL der GDC Console für Ihre Organisation.
    • CLIENT_LIBRARY: der Dateiname der Clientbibliothek, die Sie herunterladen möchten.

  2. Extrahieren Sie die Bibliotheksdatei:

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

    Beim Extrahieren von OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz (z. B. centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz) wird das Verzeichnis LIBRARY_NAME erstellt (z. B. google-cloud-speech, ohne das Präfix OS- oder das Suffix -VERSION).

  3. Installieren Sie die Clientbibliothek in Distributed Cloud:

    pip install -r LIBRARY_NAME/requirements.txt --no-index --find-links LIBRARY_NAME

    Ersetzen Sie LIBRARY_NAME durch den Namen des extrahierten Bibliotheksverzeichnisses, z. B. google-cloud-speech.

  4. Wenn Sie die Speech-to-Text-Clientbibliothek installiert haben, prüfen Sie die Installation und die Version (2.15.0):

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

print(speech.__version__)

    In der Ausgabe wird die installierte Version angezeigt:

    2.15.0

  5. Importieren Sie die Clientbibliothek mit einem Python-Skript. Das folgende Beispiel zeigt ein Code-Snippet eines Python-Skripts, das die Vertex AI Translation-Clientbibliothek importiert, um zu veranschaulichen, wie das Importieren von Bibliotheken aussieht:

    from google.cloud import translate
from google.api_core.client_options import ClientOptions
import google.auth
from google.auth.transport import requests

creds, _ = google.auth.default()
creds = creds.with_gdch_audience("https://ENDPOINT:443")
creds.refresh(requests.Request())
client = translate.TranslationServiceClient(
    credentials=creds, client_options=ClientOptions(api_endpoint="ENDPOINT:443"))
response = client.translate_text(request={
    "parent": "projects/PROJECT_ID", "target_language_code": "ru",
    "mime_type": "text/plain", "contents": ["Hello"]})
print(response.translations[0].translated_text)

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • ENDPOINT: der Vertex AI Translation-Endpunkt, den Sie für Ihre Organisation verwenden, ohne das Präfix https:// oder den Port :443. Weitere Informationen finden Sie unter Dienststatus und Endpunkte ansehen.
    • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.

    Weitere Informationen zum Senden von Vertex AI Translation-Anfragen finden Sie unter Übersetzungsfunktionen oder Text übersetzen.

  6. Speichern Sie das Python-Skript unter einem Namen, z. B. translation-service.py.

  7. Führen Sie das Python-Skript aus:

    python SCRIPT_NAME

    Ersetzen Sie SCRIPT_NAME durch den Namen, den Sie Ihrem Python-Skript gegeben haben, z. B. translation-service.py.