Installer les bibliothèques clientes Vertex AI

Les bibliothèques clientes Vertex AI dans Google Distributed Cloud (GDC) avec air gap vous permettent d'accéder de manière programmatique aux API de reconnaissance optique des caractères (OCR), Speech-to-Text, Vertex AI Translation et Vertex AI Platform sans écrire de requêtes de serveur brutes. Extrayez et installez une bibliothèque cliente directement à partir de son fichier tar, ou importez-la dans un notebook JupyterLab. Pour en savoir plus sur les environnements de notebook, consultez Gérer les notebooks.

Ce document s'adresse aux développeurs d'applications des groupes d'opérateurs d'applications qui configurent les environnements d'application et les environnements de développement pour activer les fonctionnalités d'IA. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur les audiences pour GDC sous air gap.

Bibliothèques clientes Vertex AI

Vertex AI propose différentes versions de bibliothèques clientes pour les systèmes d'exploitation CentOS et Ubuntu.

Les conventions d'attribution de noms des bibliothèques clientes Vertex AI dans le fichier tar sont basées sur le système d'exploitation, le nom du service et la version. Les noms de fichiers respectent le format suivant :

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

Remplacez les éléments suivants :

  • OS : nom du système d'exploitation sur lequel vous souhaitez installer la bibliothèque cliente. Les valeurs autorisées sont centos et ubuntu.

  • SERVICE : nom du service Vertex AI à partir duquel vous souhaitez télécharger la bibliothèque cliente. Les valeurs autorisées sont les suivantes :

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

  • VERSION : numéro de version de la bibliothèque cliente, par exemple 3.8.0.

Le tableau suivant contient les bibliothèques clientes Vertex AI compatibles avec Distributed Cloud :

Service Vertex AI Système d'exploitation Nom de fichier
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

Avant de commencer

Avant de télécharger le fichier tar et d'extraire les bibliothèques clientes, procédez comme suit :

  1. Configurez un projet pour Vertex AI.

  2. Authentifiez-vous avec la CLI gdcloud :

    gdcloud auth login

    Pour en savoir plus sur l'authentification auprès de votre fournisseur d'identité configuré, consultez Authentification gdcloud CLI.

  3. Vérifiez que vous avez installé Python 3.7 à 3.10. Les fichiers tarball de la bibliothèque cliente contiennent des fichiers wheel pour cp37 à cp310.

Installer une bibliothèque cliente

Après avoir rempli les conditions préalables, suivez ces étapes pour télécharger le fichier tar et l'utiliser pour installer une bibliothèque cliente :

  1. Téléchargez la bibliothèque cliente que vous souhaitez installer :

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

    Remplacez les éléments suivants :

    • GDC_URL : URL de la console GDC pour votre organisation.
    • CLIENT_LIBRARY : nom de fichier de la bibliothèque cliente que vous souhaitez télécharger.

  2. Extrayez le fichier de bibliothèque :

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

    L'extraction de OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz (par exemple, centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz) crée le répertoire LIBRARY_NAME (par exemple, google-cloud-speech, sans le préfixe OS- ni le suffixe -VERSION).

  3. Installez la bibliothèque cliente dans Distributed Cloud :

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

    Remplacez LIBRARY_NAME par le nom du répertoire de la bibliothèque extraite, par exemple google-cloud-speech.

  4. Si vous avez installé la bibliothèque cliente Speech-to-Text, vérifiez l'installation et la version (2.15.0) :

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

print(speech.__version__)

    Le résultat affiche la version installée :

    2.15.0

  5. Importez la bibliothèque cliente à l'aide d'un script Python. L'exemple suivant montre un extrait de code d'un script Python qui importe la bibliothèque cliente Vertex AI Translation pour illustrer l'importation de bibliothèques :

    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)

    Remplacez les éléments suivants :

    Pour en savoir plus sur l'envoi de requêtes Vertex AI Translation, découvrez les fonctionnalités de traduction ou traduisez du texte.

  6. Enregistrez le script Python sous un nom, par exemple translation-service.py.

  7. Exécutez le script Python :

    python SCRIPT_NAME

    Remplacez SCRIPT_NAME par le nom que vous avez donné à votre script Python, par exemple translation-service.py.