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

Questa pagina aiuta gli sviluppatori a configurare un progetto air-gapped di Google Distributed Cloud (GDC) per utilizzare Vertex AI Translation. Questa procedura include la creazione di un progetto, l'abilitazione dell'API Vertex AI Translation, l'installazione delle librerie client, la definizione delle variabili di ambiente e l'autenticazione delle credenziali. Se non hai familiarità con Vertex AI, scopri di più sulle funzionalità di traduzione.

Configura un progetto di traduzione utilizzando la console GDC e gdcloud CLI come segue:

Console GDC: abilita l'API Vertex AI Translation e visualizza lo stato e l'endpoint del servizio.
CLI gdcloud: configura i service account per interagire con l'API Vertex AI Translation, installa le librerie client e autentica le richieste API.

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 dell'accesso.

Per creare il progetto, consulta Configurare un progetto per Vertex AI. Avrai bisogno dell'ID progetto quando effettui chiamate API.

Richiedi le autorizzazioni dello sviluppatore

Devi disporre del ruolo Sviluppatore di traduzione AI nel tuo progetto per accedere ai servizi di traduzione e generare un token API per l'autenticazione e l'autorizzazione delle richieste.

Chiedi all'amministratore IAM del progetto di concedere il ruolo Sviluppatore di traduzione AI (ai-translation-developer) al tuo utente o account di servizio all'interno dello spazio dei nomi del progetto. Per informazioni su questo ruolo, consulta Preparare 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 e l'endpoint del servizio per l'API preaddestrata Vertex AI Translation.

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

Verifica se la libreria client Vertex AI Translation è installata e ottieni il numero di versione:
```
pip freeze | grep translation
```
Se la libreria client è già installata, otterrai un output simile al seguente esempio:
```
google-cloud-translation==3.8.0
```
Il numero di versione ottenuto deve corrispondere alla libreria client all'endpoint seguente:
```
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 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 Vertex AI Translation, puoi interagire con l'API da uno script Python.

Se hai configurato un account di servizio nel tuo progetto per effettuare chiamate API autorizzate a livello di programmazione, puoi definire le variabili di ambiente nello script Python per accedere a valori come le chiavi dell'account di servizio durante l'esecuzione.

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

Crea un notebook JupyterLab per interagire con l'API preaddestrata 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 contenente le chiavi dell'account di servizio che hai creato 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 credenziali client e richiedere l'accesso all'account alle risorse del progetto. Per saperne di più, consulta Autenticare le richieste API.