Instalar as bibliotecas de cliente da Vertex AI

As bibliotecas de cliente da Vertex AI no dispositivo com isolamento físico do Google Distributed Cloud (GDC) permitem que você acesse de forma programática as APIs de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation e Vertex AI Platform em linguagens compatíveis sem escrever solicitações de servidor brutas. Extraia e instale uma biblioteca de cliente diretamente do arquivo tar para o sistema operacional CentOS ou Ubuntu.

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 dispositivo GDC com isolamento físico:

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. Atribua o papel de Leitor da IA do Google Cloud (cloud-ai-viewer) a uma conta de serviço. A conta de serviço precisa desse papel para acessar os serviços da Vertex AI.

  4. Verifique se você instalou a versão 3.7 do Python.

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 da sua organização no GDC.
    • CLIENT_LIBRARY: o nome do arquivo da biblioteca de cliente que você quer baixar.

  2. Extraia o arquivo da biblioteca:

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

  3. Instale a biblioteca de cliente no dispositivo GDC com isolamento físico:

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

    Substitua FOLDER_NAME pelo caminho para o diretório local em que você fez o download do arquivo da biblioteca.

  4. 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
translate_client = translate.Client(
 client_options={"API_ENDPOINT": "https://foo-translation.googleapis.com"})
result
= translate_client.translate(text, target_language="ru")

[...]

    Este exemplo de código não está completo. Para fazer uma solicitação da Vertex AI Translation, saiba mais sobre os recursos de tradução.

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

  6. Execute o script Python:

    python SCRIPT_NAME

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