Instalar o SDK da Agent Platform para Python

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

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

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 Agent Platform para Python, você precisa inicializar o SDK com os detalhes da Gemini Enterprise Agent Platform 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