Menginstal Agent Platform SDK untuk Python

Gunakan Agent Platform SDK untuk Python guna mengotomatiskan alur kerja machine learning (ML) Anda. Halaman ini menunjukkan cara menginstal Agent Platform SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Vertex AI SDK, lihat referensi berikut:

Penginstalan Agent Platform SDK untuk Python mencakup langkah-langkah berikut:

  1. Membuat lingkungan Python yang terisolasi
  2. Menginstal paket Vertex AI SDK
  3. Melakukan inisialisasi Vertex AI SDK

Membuat lingkungan Python yang terisolasi

Praktik terbaik Python adalah menginstal Vertex AI SDK di lingkungan Python yang terisolasi untuk setiap project. Hal ini membantu mencegah konflik dependensi, versi, dan izin. Anda dapat membuat lingkungan yang terisolasi untuk menggunakan command line di shell atau untuk menggunakan notebook.

Untuk membuat lingkungan terisolasi saat Anda menggunakan command line, aktifkan lingkungan venv. Setelah lingkungan venv diaktifkan, Anda siap menginstal Vertex AI SDK dan menjalankan skrip Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menggunakan venv untuk mengisolasi dependensi dan Menyiapkan lingkungan pengembangan Python.

Untuk menggunakan notebook di lingkungan terisolasi, Anda dapat membuat instance Gemini Enterprise Agent Platform Workbench. Kemudian, instal Vertex AI SDK dan jalankan skrip Python dari notebook di instance Gemini Enterprise Agent Platform Workbench Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Membuat instance Agent Platform Workbench.

Menginstal atau mengupdate paket Vertex AI SDK

Untuk menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK, jalankan perintah berikut di lingkungan virtual Anda:

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Melakukan inisialisasi Vertex AI SDK

Setelah menginstal Agent Platform SDK untuk Python, Anda harus melakukan inisialisasi SDK dengan detail Gemini Enterprise Agent Platform dan Google Cloud . Misalnya, saat melakukan inisialisasi SDK, Anda menentukan informasi seperti nama project, region, dan bucket Cloud Storage staging. Metode berikut adalah contoh metode yang melakukan inisialisasi Vertex AI SDK.

def init_sample(
    project: Optional[str] = None,
    location: Optional[str] = None,
    experiment: Optional[str] = None,
    staging_bucket: Optional[str] = None,
    credentials: Optional[google.auth.credentials.Credentials] = None,
    encryption_spec_key_name: Optional[str] = None,
    service_account: Optional[str] = None,
):

    import vertexai

    vertexai.init(
        project=project,
        location=location,
        experiment=experiment,
        staging_bucket=staging_bucket,
        credentials=credentials,
        encryption_spec_key_name=encryption_spec_key_name,
        service_account=service_account,
    )

Langkah berikutnya