Vertex AI 클라이언트 라이브러리 설치

이 페이지에서는 애플리케이션 및 개발 환경에서 다양한 Vertex AI 서비스와 상호작용할 수 있는 Google Distributed Cloud (GDC) 에어 갭용 Vertex AI 클라이언트 라이브러리를 설치하는 방법을 안내합니다. Vertex AI API에 사용할 수 있는 클라이언트 라이브러리 유형과 tar 파일에서 설치하는 단계를 알아볼 수 있습니다.

이 페이지는 AI 기능을 사용 설정하기 위해 애플리케이션 및 개발 환경을 설정하는 애플리케이션 운영자 그룹 내 애플리케이션 개발자를 위한 페이지입니다. 자세한 내용은 GDC 에어 갭 문서 대상을 참조하세요.

각 Vertex AI 서비스는 API를 제공합니다. 원시 서버 요청을 통해 이러한 API와 직접 상호작용할 수 있지만, 클라이언트 라이브러리를 사용하면 Distributed Cloud에서 지원되는 언어로 프로그래매틱 액세스를 간소화할 수 있습니다. 특히 JupyterLab 노트북과 같은 환경에서 작업할 때 필요한 코드를 줄여줍니다.

다음 방법을 사용하여 Vertex AI 클라이언트 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

  • tar 파일에서 라이브러리 파일을 직접 추출합니다.
  • JupyterLab 노트북을 사용하여 라이브러리를 가져옵니다.
  • 노트북에서 클라이언트 라이브러리를 가져옵니다. 자세한 내용은 노트북 관리를 참고하세요.

Vertex AI 클라이언트 라이브러리

Vertex AI는 CentOS 및 Ubuntu 운영체제에 대해 다양한 버전의 클라이언트 라이브러리를 제공합니다.

tar 파일에 있는 Vertex AI 클라이언트 라이브러리의 이름 지정 규칙은 운영체제, 서비스 이름, 버전을 기반으로 합니다. 파일 이름은 다음 형식을 따릅니다.

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

다음을 바꿉니다.

  • OS: 클라이언트 라이브러리를 설치할 운영체제의 이름입니다. 허용되는 값은 centos 및 ubuntu, 입니다.

  • SERVICE: 클라이언트 라이브러리를 다운로드하려는 Vertex AI 서비스의 이름입니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다.

    • aiplatform: Vertex AI Platform 클라이언트 라이브러리입니다.
    • speech: Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리
    • translate: Vertex AI Translation 클라이언트 라이브러리
    • vision: OCR 클라이언트 라이브러리

  • VERSION: 클라이언트 라이브러리의 버전 번호입니다(예: 3.8.0).

다음 표에는 Distributed Cloud에서 지원하는 Vertex AI 클라이언트 라이브러리가 나와 있습니다.

Vertex AI 서비스 운영체제 파일 이름
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

시작하기 전에

tar 파일을 다운로드하고 클라이언트 라이브러리를 추출하기 전에 다음 단계를 따르세요.

  1. Vertex AI용 프로젝트를 설정합니다.

  2. gdcloud CLI로 인증합니다.

    gdcloud auth login

    구성된 ID 공급업체로 인증하는 방법에 대한 자세한 내용은 gdcloud CLI 인증을 참조하세요.

  3. Python 3.7~3.10이 설치되어 있는지 확인합니다. 클라이언트 라이브러리 tarball에는 cp37~cp310의 wheel이 포함되어 있습니다.

클라이언트 라이브러리 설치

기본 요건을 완료한 후 다음 단계에 따라 tar 파일을 다운로드하고 tar 파일을 사용하여 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

  1. 설치하려는 클라이언트 라이브러리를 다운로드합니다.

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

    다음을 바꿉니다.

  2. 라이브러리 파일의 압축을 풉니다.

    tar -zxf CLIENT_LIBRARY

    OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz(예: centos-google-cloud-speech-2.15.0.tar.gz)를 추출하면 LIBRARY_NAME 디렉터리 (예: google-cloud-speech, OS- 접두사 또는 -VERSION 접미사 없음)가 생성됩니다.

  3. Distributed Cloud에 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

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

    LIBRARY_NAME를 추출된 라이브러리 디렉터리 이름(예: google-cloud-speech)으로 바꿉니다.

  4. Speech-to-Text 클라이언트 라이브러리를 설치한 경우 설치 및 버전 (2.15.0)을 확인합니다.

    from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

print(speech.__version__)

    설치된 버전이 출력에 표시됩니다.

    2.15.0

  5. Python 스크립트를 사용하여 클라이언트 라이브러리를 가져옵니다. 다음 예시에서는 Vertex AI Translation 클라이언트 라이브러리를 가져오는 Python 스크립트의 코드 스니펫을 보여주며, 라이브러리를 가져오는 방법을 보여줍니다.

    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)

    다음을 바꿉니다.

    • ENDPOINT: 조직에 사용하는 Vertex AI Translation 엔드포인트(https:// 프리픽스 또는 :443 포트 제외) 자세한 내용은 서비스 상태 및 엔드포인트 보기를 참조하세요.
    • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.

    Vertex AI Translation 요청에 대한 자세한 내용은 번역 기능 알아보기 또는 텍스트 번역을 참조하세요.

  6. Python 스크립트를 translation-service.py과 같은 이름으로 저장합니다.

  7. Python 스크립트를 실행합니다.

    python SCRIPT_NAME

    SCRIPT_NAME을 Python 스크립트에 지정한 이름(예: translation-service.py)으로 바꿉니다.