Agent Platform SDK for Python をインストールする

Agent Platform SDK for Python を使用して、ML ワークフローを自動化します。 このページでは、Agent Platform SDK for Python のインストール方法について説明します。Vertex AI SDK の詳細については、次のリソースをご覧ください。

Agent Platform SDK for Python のインストールの手順は次のとおりです。

  1. 分離された Python 環境を作成する
  2. Vertex AI SDK パッケージをインストールする
  3. Vertex AI SDK を初期化する

分離された Python 環境を作成する

Python のベスト プラクティスとして、プロジェクトごとに分離された Python 環境に Vertex AI SDK をインストールすることをおすすめします。これにより、依存関係、バージョン、権限の競合を防ぐことができます。シェルでコマンドラインを使用する、またはノートブックを使用するための隔離された環境を作成できます。

コマンドラインを使用するときに隔離された環境を作成するには、venv 環境をアクティブにします。venv 環境がアクティブになったら、Vertex AI SDK をインストールして Python スクリプトを実行できます。詳細については、 `venv` を使用して依存関係を分離する と、Python 開発環境を設定するをご覧ください。venv

隔離された環境でノートブックを使用するには、Gemini Enterprise Agent Platform Workbench インスタンスを作成します。次に、Vertex AI SDK をインストールし、Gemini Enterprise Agent Platform Workbench インスタンスのノートブックから Python スクリプトを実行します。 詳細については、 Agent Platform Workbench インスタンスを作成するをご覧ください。

Vertex AI SDK パッケージをインストールまたは更新する

Vertex AI SDK をインストールまたは更新するには、仮想環境で次のコマンドを実行します。

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Vertex AI SDK を初期化する

Agent Platform SDK for Python をインストールしたら、 Gemini Enterprise Agent Platform と Google Cloud の詳細を使用して SDK を初期化する必要があります。たとえば、SDK を初期化するときに、プロジェクト名、リージョン、ステージング済み Cloud Storage バケットなどの情報を指定します。Vertex AI SDK を初期化するメソッドの例を次に示しす。

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,
    )

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