אתם יכולים להשתמש ב-Vertex AI SDK ל-Python כדי לבצע אוטומציה של תהליכי העבודה של למידת מכונה (ML). במאמר הזה מוסבר איך להתקין את Vertex AI SDK ל-Python. מידע נוסף על Vertex AI SDK זמין במקורות המידע הבאים:
- מידע נוסף על Vertex AI SDK ל-Python זמין במאמר מבוא ל-Vertex AI SDK ל-Python.
- במאמר אימון מודל באמצעות Vertex AI ו-Python SDK מוסבר איך לאמן מודל באמצעות Vertex AI SDK ל-Python.
- מידע על המחלקות והשיטות ב-Vertex AI SDK ל-Python מופיע בהפניה ל-Vertex AI SDK.
התקנה של Vertex AI SDK ל-Python כוללת את השלבים הבאים:
יצירת סביבת Python מבודדת
שיטה מומלצת ב-Python היא להתקין את Vertex AI SDK בסביבת Python מבודדת לכל פרויקט. כך אפשר למנוע תלות, גרסה וסכסוכי הרשאות. אתם יכולים ליצור סביבה מבודדת לשימוש בשורת הפקודה במעטפת או לשימוש 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 ב-notebook בסביבה מבודדת, אפשר ליצור מופע של Vertex AI Workbench. לאחר מכן, מתקינים את Vertex AI SDK ומריצים את סקריפטים של Python מתוך notebook במכונה של Vertex AI Workbench. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירת מופע של Vertex AI 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 Vertex AI SDK ל-Python, צריך להפעיל את ה-SDK עם הפרטים של Vertex AI ושל Google Cloud . לדוגמה, כשמאתחלים 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.
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על Vertex AI SDK