Configurar un proyecto de traducción

En esta página se ayuda a los desarrolladores a configurar un proyecto aislado de Google Distributed Cloud (GDC) para usar Vertex AI Translation. Este proceso incluye crear un proyecto, habilitar la API Vertex AI Translation, instalar bibliotecas de cliente, definir variables de entorno y autenticar tus credenciales. Si no conoces Vertex AI, consulta más información sobre las funciones de traducción.

Para configurar un proyecto de traducción, sigue estos pasos con la consola de GDC y la CLI gdcloud:

  • Consola de GDC: habilita la API Vertex AI Translation y consulta el estado del servicio y el endpoint.
  • CLI gdcloud: configura cuentas de servicio para interactuar con la API Vertex AI Translation, instala bibliotecas de cliente y autentica las solicitudes a la API.

Crear proyecto

Al crear un proyecto de traducción en la jerarquía de recursos de Distributed Cloud se organizan tus recursos de Vertex AI Translation, que incluyen colaboradores, APIs habilitadas, herramientas de monitorización, datos de facturación, credenciales de autenticación, y controles de acceso.

Para crear un proyecto, consulta el artículo Configurar un proyecto para Vertex AI. Necesitarás el ID del proyecto para hacer llamadas a la API.

Solicitar permisos de desarrollador

Debes tener el rol Desarrollador de IA de traducción en tu proyecto para acceder a los servicios de traducción y generar un token de API para la autenticación y autorización de solicitudes.

Pide al administrador de IAM del proyecto que asigne el rol Desarrollador de IA de traducción (ai-translation-developer) a tu usuario o cuenta de servicio en el espacio de nombres de tu proyecto. Para obtener información sobre este rol, consulta el artículo Preparar permisos de IAM.

Habilitar la API Vertex AI Translation

Debes habilitar la API preentrenada Vertex AI Translation en tu proyecto. Si está habilitada, puedes ver el estado del servicio y el endpoint de la API preentrenada Vertex AI Translation.

Instalar bibliotecas de cliente

Las bibliotecas de cliente están disponibles para el lenguaje de programación Python. Te recomendamos que uses estas bibliotecas de cliente para hacer llamadas a la API Vertex AI Translation, ya que facilitan el acceso a las APIs.

Instala la biblioteca de cliente de Vertex AI Translation y sigue estos pasos para asegurarte de que tienes la versión correcta:

  1. Comprueba si la biblioteca de cliente de Vertex AI Translation está instalada y obtén el número de versión:

    pip freeze | grep translation
    

    Si la biblioteca de cliente ya está instalada, obtendrás un resultado similar al siguiente ejemplo:

    google-cloud-translation==3.8.0
    

    El número de versión que obtengas debe coincidir con la biblioteca de cliente del siguiente endpoint:

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

    Sustituye GDC_URL por la URL de tu organización en GDC.

  2. Si los números de versión no coinciden, desinstala la biblioteca de cliente:

    pip uninstall google-cloud-translation
    
  3. Si has desinstalado la biblioteca de cliente de Vertex AI Translation, debes volver a instalarla especificando el nombre de archivo correspondiente a tu sistema operativo.

Definir variables de entorno

Después de instalar la biblioteca de cliente de Vertex AI Translation, puedes interactuar con la API desde una secuencia de comandos de Python.

Si configuras una cuenta de servicio en tu proyecto para hacer llamadas a la API autorizadas de forma programática, puedes definir variables de entorno en la secuencia de comandos de Python para acceder a valores como las claves de la cuenta de servicio durante la ejecución.

Sigue estos pasos para definir las variables de entorno necesarias en una secuencia de comandos de Python:

  1. Crea un cuaderno de JupyterLab para interactuar con la API preentrenada Vertex AI Translation.

  2. Crea una secuencia de comandos de Python en el cuaderno de JupyterLab.

  3. Añade el siguiente código a la secuencia de comandos de Python:

    import os
    
    os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
    

    Sustituye APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME por el nombre del archivo JSON que contiene las claves de la cuenta de servicio que has creado en el proyecto, como my-service-key.json.

  4. Guarda la secuencia de comandos de Python con un nombre, como translation.py.

  5. Ejecuta la secuencia de comandos de Python para definir las variables de entorno:

    python SCRIPT_NAME
    

    Sustituye SCRIPT_NAME por el nombre que le has dado a tu secuencia de comandos de Python, como translation.py.

Configurar la autenticación

Antes de empezar a usar la API Vertex AI Translation, debes autenticar tus credenciales de cliente y solicitar acceso a la cuenta de los recursos de tu proyecto. Para obtener más información, consulta el artículo Autenticar solicitudes a la API.