Configura un proyecto y un entorno de desarrollo

En esta guía, se describe cómo configurar un Google Cloud proyecto para comenzar a usar Vertex AI Vision.

Configura tu proyecto

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Instala Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

• Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
• Crea un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el resourcemanager.projects.create permiso. Obtén más información para otorgar roles.

Nota: Si no planeas conservar los recursos que creas en este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Después de completar estos pasos, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

• Crea un Google Cloud proyecto:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el Google Cloud proyecto que estás creando.

• Selecciona el Google Cloud proyecto que creaste:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu Google Cloud proyecto.

Verifica que la facturación esté habilitada para tu Google Cloud proyecto.

Habilita la API de Vertex AI Vision:

Roles necesarios para habilitar las APIs

Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el serviceusage.services.enable permiso. Obtén más información para otorgar roles.

gcloud services enable visionai.googleapis.com

Configura la autenticación:

1. Asegúrate de tener el rol de IAM de creador de cuentas de servicio (roles/iam.serviceAccountCreator) y el rol de administrador de IAM del proyecto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

2. Crea la cuenta de servicio:

   gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

   Reemplaza SERVICE_ACCOUNT_NAME por un nombre para la cuenta de servicio.

3. Otorga el rol de IAM roles/visionai.editor a la cuenta de servicio.

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • SERVICE_ACCOUNT_NAME: el nombre de la cuenta de servicio
   • PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que creaste la cuenta de servicio
   Nota: La marca --role afecta a qué recursos puede acceder tu cuenta de servicio en el proyecto. Puedes revocar estos roles o asignar otros más adelante.

4. Genera el archivo de claves:

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • FILE_NAME: un nombre para el archivo de claves
   • SERVICE_ACCOUNT_NAME: el nombre de la cuenta de servicio
   • PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que creaste la cuenta de servicio

Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala Google Cloud CLI.

Si usas un proveedor de identidad externo (IdP), primero debes acceder a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Crea o selecciona un Google Cloud proyecto.

Roles necesarios para seleccionar o crear un proyecto

• Selecciona un proyecto: Para seleccionar un proyecto, no se requiere un rol de IAM específico. Puedes seleccionar cualquier proyecto en el que se te haya otorgado un rol.
• Crea un proyecto: Para crear un proyecto, necesitas el rol de creador de proyectos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contiene el resourcemanager.projects.create permiso. Obtén más información para otorgar roles.

Nota: Si no planeas conservar los recursos que creas en este procedimiento, crea un proyecto en lugar de seleccionar uno existente. Después de completar estos pasos, puedes borrar el proyecto y quitar todos los recursos asociados con él.

• Crea un Google Cloud proyecto:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el Google Cloud proyecto que estás creando.

• Selecciona el Google Cloud proyecto que creaste:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Reemplaza PROJECT_ID por el nombre de tu Google Cloud proyecto.

Verifica que la facturación esté habilitada para tu Google Cloud proyecto.

Habilita la API de Vertex AI Vision:

Roles necesarios para habilitar las APIs

Para habilitar las APIs, necesitas el rol de IAM de administrador de Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contiene el serviceusage.services.enable permiso. Obtén más información para otorgar roles.

gcloud services enable visionai.googleapis.com

Configura la autenticación:

1. Asegúrate de tener el rol de IAM de creador de cuentas de servicio (roles/iam.serviceAccountCreator) y el rol de administrador de IAM del proyecto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Obtén más información para otorgar roles.

2. Crea la cuenta de servicio:

   gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

   Reemplaza SERVICE_ACCOUNT_NAME por un nombre para la cuenta de servicio.

3. Otorga el rol de IAM roles/visionai.editor a la cuenta de servicio.

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • SERVICE_ACCOUNT_NAME: el nombre de la cuenta de servicio
   • PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que creaste la cuenta de servicio
   Nota: La marca --role afecta a qué recursos puede acceder tu cuenta de servicio en el proyecto. Puedes revocar estos roles o asignar otros más adelante.

4. Genera el archivo de claves:

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

   Reemplaza lo siguiente:

   • FILE_NAME: un nombre para el archivo de claves
   • SERVICE_ACCOUNT_NAME: el nombre de la cuenta de servicio
   • PROJECT_ID: el ID del proyecto en el que creaste la cuenta de servicio

Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Roles: Según tu caso de uso, el rol project.editor puede ser más adecuado. Si otorgas el rol visionai.editor solo a tu vinculación de políticas, debes otorgar roles adicionales para ciertas operaciones. Por ejemplo, debes agregar bigquery.dataEditor para usar un conector de BigQuery, cloudfunctions.developer para usar funciones de Cloud Run, etcétera.

Ciertas tareas requieren que uses productos adicionales Google Cloud además de Vertex AI Vision. Es posible que debas realizar tareas de configuración adicionales para usar otros Google Cloud productos.

SDK de Vertex AI Vision

El kit de desarrollo de software (SDK) de Vertex AI Vision contiene herramientas y bibliotecas para que desarrolles programas y flujos de trabajo personalizados con Vertex AI Vision.

Estas herramientas hacen referencia a un conjunto de archivos fuente binarios que ayudan a tu productividad cuando usas o desarrollas soluciones con Vertex AI Vision. También puedes agregar estos archivos fuente binarios a tus secuencias de comandos para ayudar a administrar implementaciones a mayor escala. La interfaz de línea de comandos (CLI) vaictl es un ejemplo en esta categoría.

Las bibliotecas hacen referencia a un conjunto de APIs de programación que puedes usar para administrar, controlar y realizar operaciones de E/S de diferentes formas de manera programática con Vertex AI Vision. La API de programación de C++ es un ejemplo en esta categoría.

El código de las herramientas y las bibliotecas es de código abierto, y les damos la bienvenida a los desarrolladores para que los compilen directamente. En el caso de las herramientas, también ofrecemos archivos binarios compilados previamente en plataformas específicas que puedes descargar para usarlos directamente. También ofrecemos imágenes de Docker para los casos en los que tu plataforma no es compatible directamente.

Requisitos previos

Ten en cuenta estos requisitos previos antes de usar el SDK de Vertex AI Vision.

Plataformas compatibles

Actualmente, solo admitimos directamente máquinas x86 que ejecutan una distribución de Linux basada en Debian. También ofrecemos una imagen de Docker con herramientas ya compiladas e instaladas si usas una plataforma diferente.

Requisitos de software adicionales

La mayoría de las dependencias de software de terceros que requiere el SDK de Vertex AI Vision se administran automáticamente cuando instalas los objetos binarios compilados previamente. Sin embargo, para usar ciertos aspectos de las funciones y los flujos de trabajo del SDK, debes instalar dependencias adicionales. En esta sección, se enumeran estas excepciones y cómo descargarlas e instalarlas.

Python SDK

El paquete pip de Python instala todas sus dependencias automáticamente. Sin embargo, la instalación básica subyacente de Python debe cumplir con las siguientes condiciones:

• Python >= 3.8.

Compila dependencias de origen

La mayoría de los usuarios pueden usar los objetos binarios del SDK compilados previamente para su flujo de trabajo. Si deseas desarrollar y compilar el SDK desde el origen, también debes asegurarte de que tu sistema cumpla con los siguientes requisitos.

• Instala Bazel. Para obtener instrucciones de instalación, consulta la documentación de Bazel.

• En Ubuntu 20.04, también necesitas varias dependencias del sistema. Puedes instalarlas con el siguiente comando:

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

Obtén objetos binarios compilados previamente

La herramienta vaictl es la herramienta binaria lista para usar que se puede usar para controlar Vertex AI Vision, así como para enviar y recibir datos que procesa.

En esta sección, se muestran formas de descargar e instalar esta herramienta.

Instala el paquete de Debian

Tienes dos opciones para usar la herramienta de línea de comandos vaictl, que necesitas para trabajar con E/S (datos de transmisión):

• Instala la herramienta de línea de comandos de forma local (SO: Debian GNU/Linux, arquitectura de CPU: x86_64) o
• Ejecuta los comandos en una imagen de Docker que tenga todas las dependencias instaladas.

Sigue estos pasos para obtener la herramienta de línea de comandos vaictl:

Descarga el paquete

Por el momento, solo admitimos distribuciones de Debian/Ubuntu para instalaciones directas.

También puedes descargar este paquete de Debian desde la página de versiones de GitHub del SDK de Vertex AI Vision.

1. (Opcional) Quita las versiones anteriores de vaictl.

   Antes de instalar la herramienta de línea de comandos de vaictl, debes borrar cualquier versión anterior de la herramienta en la máquina:

   sudo apt-get remove visionai

2. Descarga el paquete requerido. Puedes descargar el paquete desde la página de versiones de GitHub, o usar el siguiente comando:

   wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb

3. Después de descargar el paquete, ejecuta el siguiente comando en el directorio en el que descargaste el archivo:

   sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb

4. Verifica la instalación:

   vaictl --help

Obtén Docker

Puedes obtener una imagen de Docker que tenga el SDK de Vertex AI Vision y todas sus dependencias ya instaladas previamente. Esta imagen de Docker está disponible en gcr.io/visionai-public-images/vaictl.

1. Descarga la imagen de Container Registry:

   docker pull gcr.io/visionai-public-images/vaictl

2. Ejecuta una terminal de contenedor interactiva.

   docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash

3. Verifica la funcionalidad:

   vaictl --help

Obtén el código fuente

El SDK de Vertex AI Vision es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub.

Si bien el SDK depende de las definiciones de la API de servicio, esta dependencia ya está administrada automáticamente por Bazel y no necesitas adquirirla de forma explícita. Sin embargo, si necesitas acceso directo a las APIs de servicio, puedes obtenerlas en el googleapis repositorio de GitHub.

El SDK de programación de Python

Vertex AI Vision también admite un SDK de Python. Para programar con este SDK, solo asegúrate de cumplir con las dependencias básicas del SDK de Python antes de instalar el SDK de Python.

Para obtener información de referencia del SDK, consulta la referencia del SDK de Python.

Para ver códigos de ejemplo que usan el SDK de Python, consulta el instructivo Desenfoque de rostros con el SDK de Python, o consulta algunos ejemplos en la distribución de origen en el visionai/python/examples/ directorio.

Obtén el paquete del SDK de Python

El SDK de Vertex AI Vision también contiene una biblioteca de Python. Descarga y, luego, instala la versión compilada previamente del SDK de Python con las siguientes instrucciones.

1. Descarga el paquete.

   Puedes descargar el paquete del SDK de Python desde la página de versiones de GitHub del SDK de Vertex AI Vision, o ejecutar el siguiente comando:

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

2. Es opcional. Crea y activa un entorno virtual nuevo:

   python3 -m venv vaivenv
   source vaivenv/bin/activate
   

3. Instala el paquete:

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

4. Es opcional. Confirma que la instalación funcionó:

   python3
   

   import visionai
   

5. Es opcional. Desactiva tu entorno virtual:

   deactivate
   

El SDK de programación de C++

C++ es el primer SDK de programación que admitimos. El SDK público de C++ se encuentra en visionai/public/streams.h. Para obtener información de referencia, consulta la documentación de referencia.

¿Qué sigue?

• Opcional: Obtén información para compilar y probar con el SDK de C++.
• Obtén información para transferir datos a una app y lee sobre los componentes de procesamiento que puedes agregar en Cómo compilar una app.
• Obtén más información sobre las opciones de procesamiento y almacenamiento de salida en Conecta la salida de la app a un destino de datos .
• Lee sobre cómo buscar datos de Warehouse en la consola.