Instalar as bibliotecas de cliente da Vertex AI

As bibliotecas de cliente da Vertex AI no Google Distributed Cloud (GDC) com isolamento físico permitem acessar de forma programática as APIs de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation e Vertex AI Platform sem escrever solicitações de servidor brutas. Extraia e instale uma biblioteca de cliente diretamente do arquivo tar ou importe a biblioteca em um notebook do JupyterLab. Para mais informações sobre ambientes de notebook, consulte Gerenciar notebooks.

Este documento é destinado a desenvolvedores de aplicativos em grupos de operadores de aplicativos que configuram ambientes de desenvolvimento e aplicativos para ativar recursos de IA. Para mais informações, consulte Públicos-alvo da documentação do GDC com isolamento físico.

Bibliotecas de cliente da Vertex AI

A Vertex AI oferece diferentes versões de bibliotecas de cliente para os sistemas operacionais CentOS e Ubuntu.

As convenções de nomenclatura das bibliotecas de cliente da Vertex AI no arquivo tar são baseadas no sistema operacional, no nome do serviço e na versão. Os nomes de arquivo seguem este formato:

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

Substitua:

  • OS: o nome do sistema operacional em que você quer instalar a biblioteca de cliente. Os valores permitidos são centos e ubuntu.

  • SERVICE: o nome do serviço da Vertex AI de onde você quer fazer o download da biblioteca de cliente. Estes são os valores permitidos:

    • aiplatform: a biblioteca de cliente da Vertex AI Platform.
    • speech: a biblioteca de cliente da Speech-to-Text.
    • translate: a biblioteca de cliente da Vertex AI Translation.
    • vision: a biblioteca de cliente do OCR.

  • VERSION: o número da versão da biblioteca de cliente, como 3.8.0.

A tabela a seguir contém as bibliotecas de cliente da Vertex AI compatíveis com o Distributed Cloud:

Serviço da Vertex AI Sistema operacional Filename
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

Antes de começar

Antes de fazer o download do arquivo tar e extrair as bibliotecas de cliente, siga estas etapas:

  1. Configure um projeto para a Vertex AI.

  2. Faça a autenticação com a CLI gdcloud:

    gdcloud auth login

    Para mais informações sobre como autenticar com o provedor de identidade configurado, consulte a autenticação da CLI gdcloud.

  3. Verifique se você instalou o Python 3.7 a 3.10. Os tarballs da biblioteca de cliente contêm wheels para cp37 a cp310.

Instalar uma biblioteca de cliente

Depois de concluir os pré-requisitos, siga estas etapas para fazer o download do arquivo tar e usá-lo para instalar uma biblioteca de cliente:

  1. Faça o download da biblioteca de cliente que você quer instalar:

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

    Substitua:

    • GDC_URL: o URL do console do GDC para sua organização.
    • CLIENT_LIBRARY: o nome do arquivo da biblioteca de cliente que você quer baixar.

  2. Extraia o arquivo da biblioteca:

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

    A extração de OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz (por exemplo, centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz) cria o diretório LIBRARY_NAME (por exemplo, google-cloud-speech, sem o prefixo OS- ou o sufixo -VERSION).

  3. Instale a biblioteca de cliente no Distributed Cloud:

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

    Substitua LIBRARY_NAME pelo nome do diretório da biblioteca extraída, como google-cloud-speech.

  4. Se você instalou a biblioteca de cliente da Speech-to-Text, verifique a instalação e a versão (2.15.0):

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

print(speech.__version__)

    A saída mostra a versão instalada:

    2.15.0

  5. Importe a biblioteca de cliente usando um script Python. O exemplo a seguir mostra um snippet de código de um script Python que importa a biblioteca de cliente da Vertex AI Translation para ilustrar como é a importação de bibliotecas:

    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)

    Substitua:

    • ENDPOINT: o endpoint da Vertex AI Translation que você usa para sua organização, sem o prefixo https:// ou a porta :443. Para mais informações, confira o status e os endpoints do serviço.
    • PROJECT_ID: o ID do projeto.

    Para mais informações sobre como fazer solicitações da Vertex AI Translation, aprenda mais sobre os recursos de tradução ou traduza textos.

  6. Salve o script do Python com um nome, como translation-service.py.

  7. Execute o script Python:

    python SCRIPT_NAME

    Substitua SCRIPT_NAME pelo nome que você deu ao script do Python, como translation-service.py.