Configurar um projeto e um ambiente de desenvolvimento

Neste guia, descrevemos como configurar um Google Cloud projeto para começar a usar a Vertex AI Vision.

Criar o projeto

  1. Faça login na sua Google Cloud conta do. Se você começou a usar o Google Cloudagora, crie uma conta para avaliar o desempenho dos nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US $300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  2. Instale a Google Cloud CLI.

  3. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  4. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  5. Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

    Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

    • Selecionar um projeto: a seleção de um projeto não exige um papel específico do IAM. Você pode selecionar qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
    • Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a resourcemanager.projects.create permissão. Saiba como conceder papéis.

    • Crie um Google Cloud projeto:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID por um nome para o Google Cloud projeto que você está criando.

    • Selecione o Google Cloud projeto que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do seu Google Cloud projeto.

  6. Verifique se o faturamento está ativado para o Google Cloud projeto.

  7. Ative a API Vertex AI Vision:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de Service Usage role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a serviceusage.services.enable permissão. Saiba como conceder papéis. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  8. Configure a autenticação:

    1. Verifique se você tem o papel do IAM de criador de contas de serviço (roles/iam.serviceAccountCreator) e o papel de administrador do IAM do projeto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Saiba como conceder papéis.

    2. Crie a conta de serviço: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Substitua SERVICE_ACCOUNT_NAME por um nome para a conta de serviço.

    3. Conceda o roles/visionai.editor papel de IAM à conta de serviço: 

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

      Substitua:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: o nome da conta de serviço.
      • PROJECT_ID: o ID do projeto em que você criou a conta de serviço.

    4. Gere o arquivo de chave: 

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

      Substitua:

      • FILE_NAME: um nome para o arquivo de chave
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: o nome da conta de serviço.
      • PROJECT_ID: o ID do projeto em que você criou a conta de serviço

  9. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais. Essa variável só se aplica à sessão de shell atual. Assim, se você abrir uma nova sessão, precisará definir a variável novamente.

  10. Instale a Google Cloud CLI.

  11. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  12. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  13. Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

    Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

    • Selecionar um projeto: a seleção de um projeto não exige um papel específico do IAM. Você pode selecionar qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
    • Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a resourcemanager.projects.create permissão. Saiba como conceder papéis.

    • Crie um Google Cloud projeto:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID por um nome para o Google Cloud projeto que você está criando.

    • Selecione o Google Cloud projeto que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do seu Google Cloud projeto.

  14. Verifique se o faturamento está ativado para o Google Cloud projeto.

  15. Ative a API Vertex AI Vision:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de Service Usage role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a serviceusage.services.enable permissão. Saiba como conceder papéis. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  16. Configure a autenticação:

    1. Verifique se você tem o papel do IAM de criador de contas de serviço (roles/iam.serviceAccountCreator) e o papel de administrador do IAM do projeto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Saiba como conceder papéis.

    2. Crie a conta de serviço: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Substitua SERVICE_ACCOUNT_NAME por um nome para a conta de serviço.

    3. Conceda o roles/visionai.editor papel de IAM à conta de serviço: 

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

      Substitua:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: o nome da conta de serviço.
      • PROJECT_ID: o ID do projeto em que você criou a conta de serviço.

    4. Gere o arquivo de chave: 

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

      Substitua:

      • FILE_NAME: um nome para o arquivo de chave
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: o nome da conta de serviço.
      • PROJECT_ID: o ID do projeto em que você criou a conta de serviço

  17. Defina a variável de ambiente GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS como o caminho do arquivo JSON que contém suas credenciais. Essa variável só se aplica à sessão de shell atual. Assim, se você abrir uma nova sessão, precisará definir a variável novamente.


Algumas tarefas exigem que você use outros Google Cloud produtos além da Vertex AI Vision. Talvez seja necessário realizar outras tarefas de configuração para usar outros Google Cloud produtos.

SDK da Vertex AI Vision

O kit de desenvolvimento de software (SDK) da Vertex AI Vision contém ferramentas e bibliotecas para você desenvolver programas e fluxos de trabalho personalizados com a Vertex AI Vision.

Essas ferramentas se referem a um conjunto de arquivos de origem binários que ajudam na sua produtividade ao usar ou desenvolver soluções usando a Vertex AI Vision. Você também pode adicionar esses arquivos de origem binários ao script para ajudar a gerenciar implantações em maior escala. A interface de linha de comando (CLI) vaictl é um exemplo nessa categoria.

As bibliotecas se referem a um conjunto de APIs de programação que podem ser usadas para gerenciar, controlar e executar E/S de diferentes formas com a Vertex AI Vision. A API de programação C++ é um exemplo nessa categoria.

O código das ferramentas e bibliotecas é de código aberto, e convidamos os desenvolvedores a criá-los diretamente. Para ferramentas, também oferecemos arquivos binários pré-criados em plataformas específicas que podem ser baixados para uso direto. Também oferecemos imagens do Docker para casos em que a plataforma não é compatível diretamente.

Pré-requisitos

Considere estes pré-requisitos antes de usar o SDK da Vertex AI Vision.

Plataformas compatíveis

No momento, só oferecemos suporte direto a máquinas x86 que executam uma distribuição Linux baseada em Debian. Também oferecemos uma imagem Docker com ferramentas já criadas e instaladas se você usar uma plataforma diferente.

Outros requisitos de software

A maioria das dependências de software de terceiros exigidas pelo SDK da Vertex AI Vision é gerenciada automaticamente quando você instala os binários pré-criados. No entanto, para usar determinados aspectos dos recursos e fluxos de trabalho do SDK, é necessário instalar outras dependências. Esta seção lista essas exceções e como fazer o download e a instalação delas.

SDK do Python

O pacote pip do Python instala todas as dependências automaticamente. No entanto, a instalação básica do Python precisa atender às seguintes condições:

  • Python >= 3.8.

Criar dependências de origem

A maioria dos usuários pode usar os binários pré-criados do SDK para o fluxo de trabalho. Se você quiser desenvolver e criar o SDK da origem, também precisará garantir que o sistema atenda aos seguintes requisitos.

  • Instale o Bazel. Para instruções de instalação, consulte a documentação do Bazel.

  • No Ubuntu 20.04, você também precisa de várias dependências do sistema. É possível instalá-las com o seguinte comando:

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

Receber binários pré-criados

A ferramenta vaictl é a ferramenta binária pronta para uso que pode ser usada para controlar a Vertex AI Vision, bem como para enviar e receber dados que ela processa.

Esta seção mostra maneiras de fazer o download e instalar essa ferramenta.

Instalar o pacote Debian

Você tem duas opções para usar a ferramenta de linha de comando vaictl, que é necessária para trabalhar com E/S (dados de stream):

  • Instale a ferramenta de linha de comando localmente (SO: Debian GNU/Linux, arquitetura de CPU: x86_64) ou
  • Execute os comandos em uma imagem Docker que tenha todas as dependências instaladas.

Siga estas etapas para receber a ferramenta de linha de comando vaictl:

Fazer o download do pacote

Para instalações diretas, no momento, só oferecemos suporte a distribuições Debian/Ubuntu distribuições.

Também é possível fazer o download desse pacote Debian na página de versões do SDK da Vertex AI Vision no GitHub.

  1. (Opcional) Remova as versões anteriores de vaictl.

    Antes de instalar a ferramenta de linha de comando vaictl, exclua todas as versões anteriores da ferramenta na sua máquina:

    sudo apt-get remove visionai
  2. Faça o download do pacote necessário. É possível fazer o download do pacote na página de versões do GitHub ou usar o seguinte comando: 
    wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb
  3. Depois de fazer o download do pacote, execute o seguinte comando no diretório em que você fez o download do arquivo: 
    sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
  4. Verifique a instalação: 
    vaictl --help

Receber o Docker

É possível receber uma imagem Docker que já tenha o SDK da Vertex AI Vision e todas as dependências pré-instaladas. Essa imagem Docker está disponível em gcr.io/visionai-public-images/vaictl.

  1. Faça o download da imagem do Container Registry: 
    docker pull gcr.io/visionai-public-images/vaictl
  2. Execute um terminal de contêiner interativo. 
    docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash
  3. Verifique a funcionalidade: 
    vaictl --help

Conseguir o código-fonte

O SDK da Vertex AI Vision é de código aberto e está disponível publicamente no GitHub.

Embora o SDK dependa das definições da API de serviço, essa dependência já é gerenciada automaticamente pelo Bazel, e não é necessário adquiri-la explicitamente. No entanto, se você precisar de acesso direto às APIs de serviço, poderá acessá-las no googleapis repositório do GitHub.

O SDK de programação do Python

A Vertex AI Vision também oferece suporte a um SDK do Python. Para programar com esse SDK, basta garantir que você tenha atendido às dependências básicas do SDK do Python antes de instalar o SDK do Python.

Para informações de referência do SDK, consulte a referência do SDK do Python.

Para exemplos de códigos que usam o SDK do Python, consulte o tutorial Desfoque de rosto com o SDK do Python, ou alguns exemplos na distribuição de origem no visionai/python/examples/ diretório.

Receber o pacote do SDK do Python

O SDK da Vertex AI Vision também contém uma biblioteca Python. Faça o download e instale a versão pré-criada do SDK do Python com as instruções a seguir.

  1. Faça o download do pacote:

    É possível fazer o download do pacote do SDK do Python na página de versões do SDK da Vertex AI Vision no GitHub, ou executar o comando:

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

  2. Opcional. Crie e ative um novo ambiente virtual:

    python3 -m venv vaivenv
source vaivenv/bin/activate

  3. Instale o pacote:

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

  4. Opcional. Confirme se a instalação funcionou:

    python3

    import visionai

  5. Opcional. Desative o ambiente virtual:

    deactivate

O SDK de programação do C++

O C++ é o primeiro SDK de programação que oferecemos suporte. O SDK público do C++ está localizado em visionai/public/streams.h. Para informações de referência, consulte a documentação de referência.

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