Installer les bibliothèques clientes Vertex AI

Les bibliothèques clientes Vertex AI de l'appareil air-gapped Google Distributed Cloud (GDC) vous permettent d'accéder de manière programmatique aux API de reconnaissance optique des caractères (OCR), de Speech-to-Text, de Vertex AI Translation et de Vertex AI Platform à partir des langages compatibles, sans avoir à écrire de requêtes de serveur brutes. Extrayez et installez une bibliothèque cliente directement à partir de son fichier tar pour votre système d'exploitation CentOS ou Ubuntu.

Bibliothèques clientes Vertex AI

Vertex AI propose différentes versions de bibliothèques clientes pour les systèmes d'exploitation CentOS et Ubuntu.

Les conventions d'attribution de noms des bibliothèques clientes Vertex AI dans le fichier tar sont basées sur le système d'exploitation, le nom du service et la version. Les noms de fichiers respectent le format suivant :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • OS : nom du système d'exploitation sur lequel vous souhaitez installer la bibliothèque cliente. Les valeurs autorisées sont centos et ubuntu.

  • SERVICE : nom du service Vertex AI à partir duquel vous souhaitez télécharger la bibliothèque cliente. Les valeurs autorisées sont les suivantes :

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

  • VERSION : numéro de version de la bibliothèque cliente, par exemple 3.8.0.

Le tableau suivant contient les bibliothèques clientes Vertex AI compatibles avec l'appareil GDC air-gapped :

Service Vertex AI Système d'exploitation Nom de fichier
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

Avant de commencer

Avant de télécharger le fichier tar et d'extraire les bibliothèques clientes, procédez comme suit :

  1. Configurez un projet pour Vertex AI.

  2. Authentifiez-vous avec la CLI gdcloud :

    gdcloud auth login

    Pour en savoir plus sur l'authentification auprès de votre fournisseur d'identité configuré, consultez Authentification gdcloud CLI.

  3. Attribuez le rôle Lecteur IA Cloud (cloud-ai-viewer) à un compte de service. Le compte de service nécessite ce rôle pour accéder aux services Vertex AI.

  4. Vérifiez que vous avez installé Python version 3.7.

Installer une bibliothèque cliente

Après avoir rempli les conditions préalables, suivez ces étapes pour télécharger le fichier tar et l'utiliser pour installer une bibliothèque cliente :

  1. Téléchargez la bibliothèque cliente que vous souhaitez installer :

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

    Remplacez les éléments suivants :

    • GDC_URL : URL de votre organisation dans GDC.
    • CLIENT_LIBRARY : nom de fichier de la bibliothèque cliente que vous souhaitez télécharger.

  2. Extrayez le fichier de bibliothèque :

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

  3. Installez la bibliothèque cliente dans l'appareil GDC sous air gap :

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

    Remplacez FOLDER_NAME par le chemin d'accès au répertoire local où vous avez téléchargé le fichier de bibliothèque.

  4. Importez la bibliothèque cliente à l'aide d'un script Python. L'exemple suivant montre un extrait de code d'un script Python qui importe la bibliothèque cliente Vertex AI Translation pour illustrer l'importation de bibliothèques :

    from google.cloud import translate
translate_client = translate.Client(
 client_options={"API_ENDPOINT": "https://foo-translation.googleapis.com"})
result
= translate_client.translate(text, target_language="ru")

[...]

    Cet exemple de code n'est pas complet. Pour effectuer une requête Vertex AI Translation, découvrez les fonctionnalités de traduction.

  5. Enregistrez le script Python sous un nom, par exemple translation-service.py.

  6. Exécutez le script Python :

    python SCRIPT_NAME

    Remplacez SCRIPT_NAME par le nom que vous avez donné à votre script Python, par exemple translation-service.py.