Configurar um projeto e um ambiente de desenvolvimento

Neste guia, descrevemos como configurar um projeto do Google Cloud para começar a usar o Gemini Enterprise Agent Platform Vision.

Criar o projeto

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

  2. Instale a CLI do Google Cloud.

  3. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud 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: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher 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 permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

    • Crie um projeto do Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

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

    • Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

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

  7. Ative a API Vertex AI Vision:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  8. Configure a autenticação:

    1. Verifique se você tem o papel do IAM de criação 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 papel do IAM roles/visionai.editor 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 CLI do Google Cloud.

  11. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud 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: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher 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 permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

    • Crie um projeto do Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

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

    • Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

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

  15. Ative a API Vertex AI Vision:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  16. Configure a autenticação:

    1. Verifique se você tem o papel do IAM de criação 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 papel do IAM roles/visionai.editor 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 produtos doGoogle Cloud além do Agent Platform Vision. Talvez seja necessário executar outras tarefas de configuração para usar outros produtos do Google Cloud .

SDK Vision da Gemini Enterprise Agent Platform

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

Essas ferramentas se referem a um conjunto de arquivos de origem binários que ajudam na produtividade ao usar ou desenvolver soluções com a Agent Platform Vision. Você também pode adicionar esses arquivos de origem binários aos scripts para ajudar a gerenciar implantações em grande 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 realizar E/S de diferentes formas de maneira programática com o Agent Platform Vision. A API de programação em 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 sua plataforma não tem suporte direto.

Pré-requisitos

Considere estes pré-requisitos antes de usar o SDK da Gemini Enterprise Agent Platform Vision.

Plataformas compatíveis

Oferecemos suporte direto apenas 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 do Gemini Enterprise Agent Platform 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 explica 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 da origem

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

  • Instale o Bazel. Para instruções de instalação, consulte a documentação do Bazel (em inglês).

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

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

Extrair binários pré-criados

A ferramenta vaictl é o binário pronto para uso que pode ser usado para controlar o Agent Platform Vision, além de enviar e receber dados que ele processa.

Nesta seção, mostramos como 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 fluxo):

  • 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 com todas as dependências instaladas.

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

Fazer o download do pacote

Para instalações diretas, só oferecemos suporte a distribuições Debian/Ubuntu.

Também é possível fazer o download desse pacote Debian na página de lançamentos do SDK Vision da Gemini Enterprise Agent Platform no GitHub (link em inglês).

  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. Baixe o pacote necessário. Faça o download do pacote na página de versões do GitHub ou use o seguinte comando: 
    wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb
  3. Depois de baixar o pacote, execute o seguinte comando no diretório em que você baixou o arquivo: 
    sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
  4. Confirme a instalação: 
    vaictl --help

Baixar o Docker

Você pode receber uma imagem Docker com o SDK do Gemini Enterprise Agent Platform 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 Vision da Gemini Enterprise Agent Platform 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 você não precisa adquiri-la explicitamente. No entanto, se você precisar de acesso direto às APIs de serviço, acesse o repositório do GitHub googleapis.

O SDK de programação em Python

A Agent Platform Vision também é compatível com um SDK do Python. Para programar com esse SDK, basta verificar se você atende 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 para Python.

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

Acessar o pacote do SDK do Python

O SDK da Gemini Enterprise Agent Platform Vision também contém uma biblioteca Python. Faça o download e instale a versão pré-criada do SDK do Python seguindo estas instruções.

  1. Baixe o pacote.

    Faça o download do pacote do SDK do Python na página de versões do SDK do Gemini Enterprise Agent Platform Vision no GitHub ou execute 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 em 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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