Instala las bibliotecas cliente de Vertex AI

Las bibliotecas cliente de Vertex AI en Google Distributed Cloud (GDC) aislado te permiten acceder de forma programática a las APIs de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation y Vertex AI Platform sin escribir solicitudes sin procesar al servidor. Extrae e instala una biblioteca cliente directamente desde su archivo tar o impórtala en un notebook de JupyterLab. Para obtener más información sobre los entornos de notebooks, consulta Administra notebooks.

Este documento está dirigido a los desarrolladores de aplicaciones de los grupos de operadores de aplicaciones que configuran entornos de desarrollo y de aplicaciones para habilitar las funciones potenciadas por IA. Para obtener más información, consulta Públicos de la documentación de GDC aislado.

Bibliotecas cliente de Vertex AI

Vertex AI ofrece diferentes versiones de bibliotecas cliente para los sistemas operativos CentOS y Ubuntu.

Las convenciones de nombres de las bibliotecas cliente de Vertex AI en el archivo tar se basan en el sistema operativo, el nombre del servicio y la versión. Los nombres de los archivos se ajustan al siguiente formato:

OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz

Reemplaza lo siguiente:

  • OS: Es el nombre del sistema operativo en el que deseas instalar la biblioteca cliente. Los valores permitidos son centos y ubuntu.

  • SERVICE: Es el nombre del servicio de Vertex AI desde el que deseas descargar la biblioteca cliente. Los siguientes son los valores permitidos:

    • aiplatform: la biblioteca cliente de Vertex AI Platform.
    • speech: la biblioteca cliente de Speech-to-Text.
    • translate: la biblioteca cliente de Vertex AI Translation.
    • vision: la biblioteca cliente de OCR.

  • VERSION: Es el número de versión de la biblioteca cliente, como 3.8.0.

En la siguiente tabla, se incluyen las bibliotecas cliente de Vertex AI que admite Distributed Cloud:

Servicio de Vertex AI Sistema operativo Nombre del archivo
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 comenzar

Antes de descargar el archivo tar y extraer las bibliotecas cliente, sigue estos pasos:

  1. Configura un proyecto para Vertex AI.

  2. Autentícate con la CLI de gdcloud:

    gdcloud auth login

    Para obtener más información sobre cómo autenticar con tu proveedor de identidad configurado, consulta la autenticación de la CLI de gdcloud.

  3. Verifica que hayas instalado Python 3.7 a 3.10. Los archivos tarball de la biblioteca cliente contienen wheels para cp37 a cp310.

Instala una biblioteca cliente

Después de completar los requisitos previos, sigue estos pasos para descargar el archivo tar y usarlo para instalar una biblioteca cliente:

  1. Descarga la biblioteca cliente que quieras instalar:

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

    Reemplaza lo siguiente:

    • GDC_URL: Es la URL de la consola de GDC para tu organización.
    • CLIENT_LIBRARY: Es el nombre de archivo de la biblioteca cliente que quieres descargar.

  2. Extrae el archivo de la biblioteca:

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

    Cuando extraes OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz (por ejemplo, centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz), se crea el directorio LIBRARY_NAME (por ejemplo, google-cloud-speech, sin el prefijo OS- ni el sufijo -VERSION).

  3. Instala la biblioteca cliente en Distributed Cloud:

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

    Reemplaza LIBRARY_NAME por el nombre del directorio de la biblioteca extraída, como google-cloud-speech.

  4. Si instalaste la biblioteca cliente de Speech-to-Text, verifica la instalación y la versión (2.15.0):

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

print(speech.__version__)

    En el resultado, se muestra la versión instalada:

    2.15.0

  5. Importar la biblioteca cliente con una secuencia de comandos de Python En el siguiente ejemplo, se muestra un fragmento de código de una secuencia de comandos de Python que importa la biblioteca cliente de Vertex AI Translation para ilustrar cómo se importan las bibliotecas:

    from google.cloud import translate
from google.api_core.client_options import ClientOptions
import google.auth
from google.auth.transport import requests

creds, _ = google.auth.default()
creds = creds.with_gdch_audience("https://ENDPOINT:443")
creds.refresh(requests.Request())
client = translate.TranslationServiceClient(
    credentials=creds, client_options=ClientOptions(api_endpoint="ENDPOINT:443"))
response = client.translate_text(request={
    "parent": "projects/PROJECT_ID", "target_language_code": "ru",
    "mime_type": "text/plain", "contents": ["Hello"]})
print(response.translations[0].translated_text)

    Reemplaza lo siguiente:

    • ENDPOINT: Es el extremo de Vertex AI Translation que usas para tu organización, sin el prefijo https:// ni el puerto :443. Para obtener más información, consulta el estado y los extremos del servicio.
    • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.

    Para obtener más información sobre cómo realizar solicitudes de Vertex AI Translation, obtén información sobre las funciones de traducción o traduce texto.

  6. Guarda la secuencia de comandos de Python con un nombre, como translation-service.py.

  7. Ejecuta la secuencia de comandos de Python:

    python SCRIPT_NAME

    Reemplaza SCRIPT_NAME por el nombre que le diste a tu secuencia de comandos de Python, como translation-service.py.