Google utilizza la tecnologia AI per tradurre i contenuti nella tua lingua preferita. Le traduzioni generate dall'AI potrebbero contenere errori.

Configurare un progetto di traduzione

Vertex AI Translation in Google Distributed Cloud (GDC) con air gap consente di tradurre testo e documenti tra le lingue supportate nelle tue applicazioni. Dopo aver creato un progetto e richiesto i ruoli di sviluppatore, abilita l'API Vertex AI Translation nella console GDC per visualizzarne lo stato e l'endpoint. Puoi quindi installare la libreria client Python, definire le variabili di ambiente e utilizzare la CLI gdcloud per configurare i service account e autenticare le richieste. Se non hai mai utilizzato Vertex AI, consulta Scopri le funzionalità di traduzione.

Crea un progetto

La creazione di un progetto di traduzione all'interno della gerarchia delle risorse di Distributed Cloud organizza le risorse di Vertex AI Translation, che includono collaboratori, API abilitate, strumenti di monitoraggio, dati di fatturazione, credenziali di autenticazione e controlli degli accessi.

Per creare il progetto, consulta Configura un progetto per Vertex AI. L'ID progetto è necessario per effettuare chiamate API.

Richiedi le autorizzazioni per gli sviluppatori

Per accedere ai servizi di traduzione e generare un token API per l'autenticazione e l'autorizzazione delle richieste, devi disporre del ruolo AI Translation Developer nel tuo progetto.

Chiedi all'amministratore del progetto IAM di concedere il ruolo AI Translation Developer (ai-translation-developer) al tuo account utente o di servizio all'interno dello spazio dei nomi del progetto. Per informazioni su questo ruolo, consulta Prepara le autorizzazioni IAM.

Abilita l'API Vertex AI Translation

Devi abilitare l'API preaddestrata Vertex AI Translation per il tuo progetto. Se abilitata, puoi visualizzare lo stato del servizio e l'endpoint per l'API preaddestrata Vertex AI Translation.

Installazione delle librerie client

Le librerie client sono disponibili per il linguaggio di programmazione Python. Ti consigliamo di utilizzare queste librerie client per effettuare chiamate all'API Vertex AI Translation, perché semplificano l'accesso alle API.

Installa la libreria client di Vertex AI Translation e segui questi passaggi per assicurarti di avere la versione corretta:

Controlla se la libreria client di Vertex AI Translation è installata e ottieni il numero di versione:
```
pip freeze | grep translation
```
Se la libreria client è già installata, ottieni un output simile al seguente esempio:
```
google-cloud-translation==3.8.0
```
Il numero di versione ottenuto deve corrispondere alla libreria client nel seguente endpoint:
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
Sostituisci GDC_URL con l'URL della tua organizzazione in GDC.
Se i numeri di versione non corrispondono, disinstalla la libreria client:
```
pip uninstall google-cloud-translation
```
Se hai disinstallato la libreria client di Vertex AI Translation, devi reinstallarla specificando il nome file corrispondente al tuo sistema operativo.

Imposta le variabili di ambiente

Dopo aver installato la libreria client di Vertex AI Translation, puoi interagire con l'API da uno script Python.

Se configuri un service account nel tuo progetto per effettuare chiamate API autorizzate in modo programmatico, puoi definire variabili di ambiente nello script Python per accedere a valori come le chiavi del service account durante l'esecuzione.

Segui questi passaggi per impostare le variabili di ambiente richieste in uno script Python:

Crea un blocco note JupyterLab per interagire con l'API preaddestrata di Vertex AI Translation.
Crea uno script Python nel notebook JupyterLab.
Aggiungi il seguente codice allo script Python:
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Sostituisci APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME con il nome del file JSON che contiene le chiavi del account di servizio create nel progetto, ad esempio my-service-key.json.
Salva lo script Python con un nome, ad esempio translation.py.
Esegui lo script Python per impostare le variabili di ambiente:
```
python SCRIPT_NAME
```
Sostituisci SCRIPT_NAME con il nome che hai assegnato allo script Python, ad esempio translation.py.

Configura l'autenticazione

Prima di poter iniziare a utilizzare l'API Vertex AI Translation, devi autenticare le tue credenziali client e richiedere l'accesso dell'account alle risorse del progetto. Per saperne di più, consulta Autentica le richieste API.