Projekt- und Entwicklungsumgebung einrichten

In diesem Leitfaden wird beschrieben, wie Sie ein Google Cloud -Projekt einrichten, um die Agent Platform Vision zu verwenden.

Projekt einrichten

  1. Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

  2. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  3. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  5. Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

    Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

    • Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
    • Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

    • So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.

    • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

  6. Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

  7. Aktivieren Sie die Vertex AI Vision API:

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  8. Richten Sie die Authentifizierung ein:

    1. Sie benötigen die IAM-Rolle „Dienstkonten erstellen“ (roles/iam.serviceAccountCreator) und die IAM-Rolle „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Informationen zum Zuweisen von Rollen

    2. Erstellen Sie das Dienstkonto: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_NAME mit einem Namen für das Dienstkonto.

    3. Weisen Sie dem Dienstkonto die IAM-Rolle roles/visionai.editor zu.

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/visionai.editor

      Dabei gilt:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
      • PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben

    4. Erstellen Sie die Schlüsseldatei: 

      gcloud iam service-accounts keys create FILE_NAME.json --iam-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

      Dabei gilt:

      • FILE_NAME: ein Name für die Schlüsseldatei
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
      • PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben

  9. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

  10. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  11. Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

  12. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  13. Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

    Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

    • Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
    • Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

    • So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.

    • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

  14. Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

  15. Aktivieren Sie die Vertex AI Vision API:

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  16. Richten Sie die Authentifizierung ein:

    1. Sie benötigen die IAM-Rolle „Dienstkonten erstellen“ (roles/iam.serviceAccountCreator) und die IAM-Rolle „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Informationen zum Zuweisen von Rollen

    2. Erstellen Sie das Dienstkonto: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_NAME mit einem Namen für das Dienstkonto.

    3. Weisen Sie dem Dienstkonto die IAM-Rolle roles/visionai.editor zu.

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/visionai.editor

      Dabei gilt:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
      • PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben

    4. Erstellen Sie die Schlüsseldatei: 

      gcloud iam service-accounts keys create FILE_NAME.json --iam-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

      Dabei gilt:

      • FILE_NAME: ein Name für die Schlüsseldatei
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: der Name des Dienstkontos
      • PROJECT_ID: die Projekt-ID, unter der Sie das Dienstkonto erstellt haben

  17. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.


Für bestimmte Aufgaben müssen Sie neben Agent Platform Vision zusätzlicheGoogle Cloud -Produkte verwenden. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Einrichtungsschritte ausführen, um andere Google Cloud -Produkte zu verwenden.

Agent Platform Vision SDK

Das Agent Platform Vision Software Development Kit (SDK) enthält Tools und Bibliotheken, mit denen Sie Programme und benutzerdefinierte Workflows mit Agent Platform Vision entwickeln können.

Diese Tools beziehen sich auf eine Reihe von binären Quelldateien, die Ihre Produktivität steigern, wenn Sie Lösungen mit Agent Platform Vision verwenden oder entwickeln. Sie können diese binären Quelldateien auch in Ihre Skripts einfügen, um größere Bereitstellungen zu verwalten. Die Befehlszeile vaictl ist ein Beispiel für diese Kategorie.

Bibliotheken beziehen sich auf eine Reihe von Programmier-APIs, mit denen Sie verschiedene Formen von Ein-/Ausgabe mit Agent Platform Vision programmatisch verwalten, steuern und ausführen können. Die C++-Programmier-API ist ein Beispiel für diese Kategorie.

Der Code für beide Tools und Bibliotheken ist Open Source. Entwickler können sie also direkt erstellen. Für Tools bieten wir auch vorgefertigte Binärdateien auf bestimmten Plattformen an, die Sie herunterladen und direkt verwenden können. Wir bieten auch Docker-Images für Fälle an, in denen Ihre Plattform nicht direkt unterstützt wird.

Vorbereitung

Beachten Sie diese Voraussetzungen, bevor Sie das Agent Platform Vision SDK verwenden.

Unterstützte Plattformen

Derzeit unterstützen wir nur x86-Computer, auf denen eine Debian-basierte Linux-Distribution ausgeführt wird. Wenn Sie eine andere Plattform verwenden, bieten wir auch ein Docker-Image mit bereits integrierten und installierten Tools an.

Zusätzliche Softwareanforderungen

Die meisten Softwareabhängigkeiten von Drittanbietern, die für das Agent Platform Vision SDK erforderlich sind, werden automatisch verwaltet, wenn Sie die vorkompilierten Binärdateien installieren. Für bestimmte Aspekte der SDK-Funktionen und ‑Arbeitsabläufe müssen Sie jedoch zusätzliche Abhängigkeiten installieren. In diesem Abschnitt werden diese Ausnahmen aufgeführt und es wird beschrieben, wie Sie sie herunterladen und installieren.

Python SDK

Das Python-Pip-Paket installiert alle seine Abhängigkeiten automatisch. Ihre zugrunde liegende Python-Installation muss jedoch die folgenden Bedingungen erfüllen:

  • Python >= 3.8.

Abhängigkeiten aus dem Quellcode erstellen

Die meisten Nutzer können die vorgefertigten SDK-Binärdateien für ihren Workflow verwenden. Wenn Sie das SDK aus dem Quellcode entwickeln und erstellen möchten, muss Ihr System außerdem die folgenden Anforderungen erfüllen.

  • Installieren Sie Bazel. Eine Installationsanleitung finden Sie in der Bazel-Dokumentation.

  • Unter Ubuntu 20.04 benötigen Sie außerdem mehrere Systemabhängigkeiten. Sie können sie mit dem folgenden Befehl installieren:

    apt-get install -y --no-install-recommends \
    autoconf \
    automake \
    build-essential \
    ca-certificates \
    flex \
    bison \
    python3 \
    nasm \
    libjpeg-dev

Vorkompilierte Binärdateien abrufen

Das vaictl-Tool ist das fertige Binärtool, mit dem Sie Agent Platform Vision steuern sowie Daten senden und empfangen können, die es verarbeitet.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie dieses Tool herunterladen und installieren können.

Debian-Paket installieren

Sie haben zwei Möglichkeiten, das vaictl-Befehlszeilentool zu verwenden, wenn Sie mit Ein-/Ausgabe (Streamdaten) arbeiten müssen:

  • Installieren Sie das Befehlszeilentool lokal (Betriebssystem: Debian GNU/Linux, CPU-Architektur: x86_64) oder
  • Führen Sie die Befehle in einem Docker-Image aus, in dem alle Abhängigkeiten installiert sind.

So erhalten Sie das vaictl-Befehlszeilentool:

Paket herunterladen

Bei direkten Installationen werden derzeit nur Debian-/Ubuntu-Distributionen unterstützt.

Sie können dieses Debian-Paket auch von der GitHub-Releaseseite des Agent Platform Vision SDK herunterladen.

  1. (Optional) Entfernen Sie frühere Versionen von vaictl.

    Bevor Sie das vaictl-Befehlszeilentool installieren können, müssen Sie alle vorherigen Versionen des Tools auf Ihrem Computer löschen:

    sudo apt-get remove visionai
  2. Laden Sie das erforderliche Paket herunter. Sie können das Paket von der GitHub-Seite „Releases“ herunterladen oder den folgenden Befehl verwenden: 
    wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb
  3. Führen Sie nach dem Herunterladen des Pakets den folgenden Befehl in dem Verzeichnis aus, in das Sie die Datei heruntergeladen haben: 
    sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
  4. Installation prüfen: 
    vaictl --help

Docker herunterladen

Sie können ein Docker-Image mit dem Agent Platform Vision SDK und allen zugehörigen Abhängigkeiten herunterladen, die bereits vorinstalliert sind. Dieses Docker-Image ist unter gcr.io/visionai-public-images/vaictl verfügbar.

  1. Laden Sie das Image aus Container Registry herunter: 
    docker pull gcr.io/visionai-public-images/vaictl
  2. Führen Sie ein interaktives Containerterminal aus. 
    docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash
  3. Funktionalität prüfen: 
    vaictl --help

Quellcode abrufen

Das Agent Platform Vision SDK ist Open Source und öffentlich auf GitHub verfügbar.

Das SDK hängt zwar von den Dienst-API-Definitionen ab, diese Abhängigkeit wird jedoch bereits automatisch von Bazel verwaltet. Sie müssen sie also nicht explizit abrufen. Wenn Sie jedoch direkten Zugriff auf die Service-APIs benötigen, können Sie sie im googleapis-GitHub-Repository abrufen.

Das Python-Programmier-SDK

Agent Platform Vision unterstützt auch ein Python SDK. Wenn Sie mit diesem SDK programmieren möchten, müssen Sie nur die grundlegenden Python SDK-Abhängigkeiten erfüllen, bevor Sie das Python SDK installieren.

Referenzinformationen zum SDK finden Sie in der Python SDK-Referenz.

Beispielcode, der das Python SDK verwendet, finden Sie in der Anleitung zum Unkenntlichmachen von Gesichtern mit dem Python SDK oder in der Quelldistribution im Verzeichnis visionai/python/examples/.

Python SDK-Paket abrufen

Das Agent Platform Vision SDK enthält auch eine Python-Bibliothek. Laden Sie die vorkompilierte Version des Python SDK herunter und installieren Sie sie gemäß der folgenden Anleitung.

  1. Laden Sie das Paket herunter.

    Sie können das Python SDK-Paket von der GitHub-Seite „Agent Platform Vision SDK Releases“ herunterladen oder den folgenden Befehl ausführen:

    wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

  2. Optional. Erstellen und aktivieren Sie eine neue virtuelle Umgebung:

    python3 -m venv vaivenv
source vaivenv/bin/activate

  3. Installieren Sie das Paket:

    pip3 install visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

  4. Optional. Prüfen Sie, ob die Installation funktioniert hat:

    python3

    import visionai

  5. Optional. Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

    deactivate

Das C++-Programmier-SDK

C++ ist das erste Programmier-SDK, das wir unterstützen. Das öffentliche C++ SDK befindet sich unter visionai/public/streams.h. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation.

Nächste Schritte

Zurück
Kurzanleitung: App in der Console erstellen