Instalar o SDK da plataforma de agentes para Python

Use o SDK da plataforma de agentes para Python para automatizar seus fluxos de trabalho de machine learning (ML). Esta página mostra como instalar o SDK da plataforma de agentes para Python. Para mais informações sobre o SDK da Vertex AI, consulte os seguintes recursos:

A instalação do SDK da plataforma de agentes para Python inclui as seguintes etapas:

  1. Crie um ambiente Python isolado:
  2. Instalar o pacote do SDK da Vertex AI
  3. Inicialize o SDK da Vertex AI

Crie um ambiente Python isolado:

Uma prática recomendada do Python é instalar o SDK Vertex AI em um ambiente Python isolado para cada projeto. Isso ajuda a evitar conflitos de dependência, versão e permissões. É possível criar um ambiente isolado para usar a linha de comando em um shell ou para usar um notebook.

Para criar um ambiente isolado ao usar a linha de comando, ative um ambiente venv . Depois que o ambiente venv for ativado, você poderá instalar o SDK da Vertex AI e executar os scripts do Python. Para ver mais informações, consulte Usar venv para isolar dependências e Configurar um ambiente de desenvolvimento em Python.

Para usar um notebook em um ambiente isolado, crie uma instância do Gemini Enterprise Agent Platform Workbench. Em seguida, instale o SDK da Vertex AI e execute os scripts do Python em um notebook na instância do Gemini Enterprise Agent Platform Workbench. Para mais informações, consulte Criar uma instância do Agent Platform Workbench.

Instalar ou atualizar o pacote do SDK da Vertex AI

Para instalar ou atualizar o SDK da Vertex AI, execute o seguinte comando no seu ambiente virtual:

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Inicialize o SDK da Vertex AI

Depois de instalar o SDK da plataforma de agentes para Python, você precisa inicializar o SDK com os detalhes da plataforma de agentes do Gemini Enterprise e Google Cloud . Por exemplo, ao inicializar o SDK, você especifica informações como nome, região e bucket de preparo do Cloud Storage para seu projeto. O método a seguir é um exemplo de método que inicializa o SDK da Vertex AI.

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,
    )

A seguir