התקנה של Agent Platform SDK ל-Python

אתם יכולים להשתמש ב-Agent Platform SDK ל-Python כדי להפוך את תהליכי העבודה של למידת מכונה (ML) לאוטומטיים. בדף הזה מוסבר איך להתקין את Agent Platform SDK ל-Python. מידע נוסף על Vertex AI SDK זמין במקורות המידע הבאים:

התקנה של Agent Platform SDK for Python כוללת את השלבים הבאים:

  1. יצירת סביבת Python מבודדת
  2. התקנת חבילת Vertex AI SDK
  3. אתחול Vertex AI SDK

יצירת סביבת Python מבודדת

השיטה המומלצת ב-Python היא להתקין את Vertex AI SDK בסביבת Python מבודדת לכל פרויקט. כך אפשר למנוע בעיות שקשורות לתלות, לגרסה ולהרשאות. אתם יכולים ליצור סביבה מבודדת כדי להשתמש בשורת הפקודה במעטפת או כדי להשתמש ב-Notebook.

כדי ליצור סביבה מבודדת כשמשתמשים בשורת הפקודה, מפעילים סביבת venv. אחרי שמפעילים את סביבת venv, אפשר להתקין את Vertex AI SDK ולהריץ את סקריפטים של Python. מידע נוסף זמין במאמרים שימוש ב-venv כדי לבודד יחסי תלות והגדרת סביבת פיתוח ב-Python.

כדי להשתמש במחברת בסביבה מבודדת, אפשר ליצור מופע של Gemini Enterprise Agent Platform Workbench. לאחר מכן, מתקינים את Vertex AI SDK ומריצים את סקריפטים של Python ממחברת במופע של סביבת העבודה של Gemini Enterprise Agent Platform. מידע נוסף זמין במאמר יצירת מופע של Agent Platform Workbench.

התקנה או עדכון של חבילת Vertex AI SDK

כדי להתקין או לעדכן את Vertex AI SDK, מריצים את הפקודה הבאה בסביבה הווירטואלית:

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

אתחול Vertex AI SDK

אחרי שמתקינים את Agent Platform SDK for Python, צריך לאתחל את ה-SDK עם הפרטים של Gemini Enterprise Agent Platform Google Cloud . לדוגמה, כשמפעילים את ה-SDK, מציינים פרטים כמו שם הפרויקט, האזור וקטגוריית Cloud Storage של הסביבה הזמנית. השיטה הבאה היא דוגמה לשיטה שמאתחלת את 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,
    )

המאמרים הבאים