Vertex AI-APIs – Übersicht

Mit Vertex AI APIs in Google Distributed Cloud (GDC) mit Air Gap können Sie vortrainierte Machine-Learning-Modelle programmatisch in Ihre Anwendungen einbinden und Vertex AI Workbench-Ressourcen verwalten. Je nach Dienst können Sie mit diesen APIs über gRPC, REST, Python-Clientbibliotheken oder das Kubernetes Resource Model (KRM) interagieren.

Dienstendpunkt und Discovery-Dokument

Ein Dienstendpunkt ist erforderlich, um programmatisch mit den Vertex AI APIs zu interagieren.

Vertex AI Workbench-Endpunkt und Discovery-Dokument abrufen

Der API-Endpunkt für die Vertex AI Workbench KRM API lautet:

https://ENDPOINT/apis/aiplatform.gdc.goog/v1

Ersetzen Sie ENDPOINT durch den API-Endpunkt des Management API-Servers.

Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus, um auf das Discovery-Dokument für Vertex AI Workbench zuzugreifen:

  • Geben Sie die Endpunkt-URL in einen Browser ein.

  • Führen Sie den Befehl kubectl proxy in einem Tool wie curl aus, um einen Proxy zum Management API-Server auf Ihrem lokalen Computer zu öffnen. Nachdem der Befehl ausgeführt wurde, geben Sie die folgende URL in Ihren Browser ein:

    http://127.0.0.1:8001/apis/aiplatform.gdc.goog/v1.

Endpunkte der vortrainierten APIs abrufen

Informationen zu den Endpunkten für die vortrainierten APIs finden Sie unter Dienststatus und Endpunkte ansehen.

REST, gRPC, KRM und Clientbibliotheken

Sie können über gRPC oder eine der bereitgestellten Clientbibliotheken auf die vortrainierten APIs zugreifen. Die Clientbibliotheken basieren auf gRPC.

Alternativ können Sie auf einige vortrainierte APIs über REST zugreifen.

Sie können Vertex AI Workbench mit der Kubernetes Resource Model (KRM) API verwalten.

Clientbibliotheken

Vertex AI bietet Python-Clientbibliotheken für vortrainierte APIs. In der folgenden Tabelle werden die Vor- und Nachteile der Verwendung von Clientbibliotheken verglichen:

Vorteile Nachteile
Verwaltet von Google.
Integrierte Authentifizierung.
Integrierte Wiederholungsversuche.
Effizienter HTTP-Anfragetext für Protokollzwischenspeicher. 		Nicht für alle Programmiersprachen verfügbar.

REST

Die OCR und Translation APIs unterstützen REST. Weitere Informationen finden Sie in den REST API-Referenzen für diese Dienste:

In der folgenden Tabelle werden die Vor- und Nachteile der Verwendung von REST verglichen:

Vorteile Nachteile
Einfache JSON-Oberfläche
Viele Tools und Bibliotheken von Google und Drittanbietern werden unterstützt. 		Sie müssen einen eigenen Client erstellen.
Sie müssen die Authentifizierung einrichten.
Sie müssen Wiederholungsversuche implementieren.
Weniger effizienter JSON-HTTP-Anfragetext.
REST-Streaming wird von diesen APIs nicht unterstützt.

gRPC

Vortrainierte APIs unterstützen gRPC. Weitere Informationen zu den allgemeinen Beschreibungen der Typen, Methoden und Felder, die für eine gRPC-Bibliothek generiert werden, finden Sie in der folgenden gRPC-Referenz:

In der folgenden Tabelle werden die Vor- und Nachteile der Verwendung von gRPC verglichen:

Vorteile Nachteil
Unterstützt viele Programmiersprachen.
Effizienter HTTP-Anfragetext für Protokollzwischenspeicher. 		Sie müssen Ihren eigenen Client mithilfe der von Google bereitgestellten Protokollzwischenspeicher generieren.
Sie müssen die Authentifizierung einrichten.
Sie müssen Wiederholungsversuche implementieren.

KRM

Die Vertex AI Workbench API unterstützt KRM. Weitere Informationen finden Sie in der KRM API-Referenz für Vertex AI Workbench.

Typ-, Methoden- und Feldnamen

Je nachdem, ob Sie Clientbibliotheken, REST, gRPC oder KRM verwenden, variieren die Typ-, Methoden- und Feldnamen für die API folgendermaßen:

  • REST ist nach Ressourcenhierarchien und ihren Methoden organisiert.
  • Clientbibliotheken und gRPC sind nach Diensten und ihren Methoden angeordnet.
  • KRM-Feldnamen verwenden camelCase, aber der API-Dienst akzeptiert entweder camelCase oder snake_case.
  • REST- und gRPC-Feldnamen verwenden snake_case.
  • Feldnamen in Clientbibliotheken werden je nach Sprache in Title Case, camelCase oder snake_case geschrieben.

REST und Protokollzwischenspeicher

Beim Aufrufen der REST API kann das Standardwertverhalten für Protokollzwischenspeicher dazu führen, dass Felder in einer JSON-Antwort fehlen. Diese Felder sind auf den Standardwert festgelegt und werden daher nicht in die Antwort aufgenommen.