Installare le librerie client di Vertex AI

Le librerie client di Vertex AI nell'appliance Google Distributed Cloud (GDC) con air gap ti consentono di accedere in modo programmatico alle API di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation e Vertex AI Platform dai linguaggi supportati senza scrivere richieste server non elaborate. Estrai e installa una libreria client direttamente dal relativo file tar per il tuo sistema operativo CentOS o Ubuntu.

Librerie client di Vertex AI

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

Le convenzioni di denominazione delle librerie client di Vertex AI nel file tar si basano sul sistema operativo, sul nome del servizio e sulla versione. I nomi 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 di Speech-to-Text.
    • translate: la libreria client di 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 con air gap:

Servizio Vertex AI Sistema operativo Nome 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
Traduzione Vertex AI 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 la CLI gdcloud:

    gdcloud auth login

    Per saperne di più su come eseguire l'autenticazione con il provider di identità configurato, consulta Autenticazione con la CLI gdcloud.

  3. Assegna il ruolo Visualizzatore AI Cloud (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.

Installa 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 con air gap:

    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 di Vertex AI Translation per illustrare l'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 le 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.