Installare le librerie client di Vertex AI

Questa pagina descrive i vari tipi di librerie client che l'appliance air-gapped Google Distributed Cloud (GDC) offre per le API Vertex AI e spiega come installarle dal file tar.

L'appliance GDC air-gapped offre vari servizi Vertex AI, tra cui il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), Vertex AI Translation e Speech-to-Text. Ogni servizio fornisce la propria API, che puoi installare utilizzando le librerie client.

Le librerie client semplificano l'accesso alle API Vertex AI dai linguaggi supportati sull'appliance GDC air-gapped. Sebbene tu possa utilizzare le API Vertex AI direttamente effettuando richieste server non elaborate, le librerie client forniscono semplificazioni che riducono il codice richiesto.

Le librerie client sono il metodo consigliato per accedere alle API Vertex AI a livello di programmazione. Installa una libreria client Vertex AI estraendo il file della libreria direttamente dal file tar.

Librerie client Vertex AI

Vertex AI offre diverse versioni delle librerie client per i sistemi operativi CentOS e Ubuntu.

Le convenzioni di denominazione delle librerie client Vertex AI nel file tar si basano sul sistema operativo, sul nome del servizio e sulla versione. I nomi dei file rispettano il seguente formato:

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

Sostituisci quanto segue:

  • OS: il nome del sistema operativo in cui vuoi installare la libreria client. I valori consentiti sono centos e ubuntu.

  • SERVICE: il nome del servizio Vertex AI da cui vuoi scaricare la libreria client. Di seguito sono riportati i valori consentiti:

    • aiplatform: la libreria client di Vertex AI Platform.
    • speech: la libreria client Speech-to-Text.
    • translate: la libreria client Vertex AI Translation.
    • vision: la libreria client OCR.

  • VERSION: il numero di versione della libreria client, ad esempio 3.8.0.

La tabella seguente contiene le librerie client di Vertex AI supportate dall'appliance GDC air-gapped:

Servizio Vertex AI Sistema operativo Nome del file
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

Prima di iniziare

Prima di scaricare il file tar ed estrarre le librerie client, segui questi passaggi:

  1. Configura un progetto per Vertex AI.

  2. Esegui l'autenticazione con gcloud CLI:

    gdcloud auth login

    Per ulteriori informazioni su come eseguire l'autenticazione con il provider di identità configurato, consulta l'autenticazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud.

  3. Assegna il ruolo Visualizzatore Cloud AI (cloud-ai-viewer) a un service account. Il account di servizio richiede questo ruolo per accedere ai servizi Vertex AI.

  4. Verifica di aver installato Python versione 3.7.

Installare una libreria client

Dopo aver completato i prerequisiti, segui questi passaggi per scaricare il file tar e utilizzarlo per installare una libreria client:

  1. Scarica la libreria client che vuoi installare:

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

    Sostituisci quanto segue:

    • GDC_URL: l'URL della tua organizzazione in GDC.
    • CLIENT_LIBRARY: il nome file della libreria client che vuoi scaricare.

  2. Estrai il file della libreria:

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

  3. Installa la libreria client nell'appliance GDC air-gapped:

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

    Sostituisci FOLDER_NAME con il percorso della directory locale in cui hai scaricato il file della libreria.

  4. Importa la libreria client utilizzando uno script Python. L'esempio seguente mostra uno snippet di codice di uno script Python che importa la libreria client Vertex AI Translation per illustrare l'aspetto dell'importazione delle librerie:

    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")

[...]

    Questo esempio di codice non è completo. Per effettuare una richiesta di Vertex AI Translation, scopri di più sulle funzionalità di traduzione.

  5. Salva lo script Python con un nome, ad esempio translation-service.py.

  6. Esegui lo script Python:

    python SCRIPT_NAME

    Sostituisci SCRIPT_NAME con il nome che hai assegnato allo script Python, ad esempio translation-service.py.