Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

Configurare un progetto di traduzione

Questa pagina aiuta gli sviluppatori a configurare un progetto air-gapped Google Distributed Cloud (GDC) per utilizzare Vertex AI Translation. Questo processo include la creazione di un progetto, l'attivazione dell'API Vertex AI Translation, l'installazione delle librerie client, la definizione delle variabili di ambiente e l'autenticazione delle credenziali. Se non hai mai utilizzato Vertex AI, scopri di più sulle funzionalità di traduzione.

Configura un progetto di traduzione utilizzando la console GDC e gcloud CLI nel seguente modo:

Console GDC: abilita l'API Vertex AI Translation e visualizza lo stato del servizio e l'endpoint.
gcloud CLI: configura i service account per interagire con l'API Vertex AI Translation, installa le librerie client e autentica le richieste API.

Crea un progetto

La creazione di un progetto di traduzione all'interno della gerarchia delle risorse di Distributed Cloud organizza le risorse di Vertex AI Translation, che includono collaboratori, API abilitate, strumenti di monitoraggio, informazioni sulla fatturazione, credenziali di autenticazione e controlli dell'accesso.

Per creare il progetto, consulta Configura un progetto per Vertex AI. L'ID progetto è necessario per effettuare chiamate API.

Richiedere le autorizzazioni sviluppatore

Per accedere ai servizi di traduzione e generare un token API per l'autenticazione e l'autorizzazione delle richieste, devi disporre del ruolo di sviluppatore di AI Translation nel tuo progetto.

Chiedi all'amministratore IAM del progetto di concedere il ruolo Sviluppatore AI Translation (ai-translation-developer) al tuo utente o account di servizio all'interno dello spazio dei nomi del progetto. Per informazioni su questo ruolo, consulta Preparare le autorizzazioni IAM.

Abilita l'API Vertex AI Translation

Devi abilitare l'API preaddestrata Vertex AI Translation per il tuo progetto. Se abilitata, puoi visualizzare lo stato del servizio e l'endpoint per l'API preaddestrata Vertex AI Translation.

Installazione delle librerie client

Le librerie client sono disponibili per il linguaggio di programmazione Python. Ti consigliamo di utilizzare queste librerie client per effettuare chiamate all'API Vertex AI Translation perché semplificano l'accesso alle API.

Installa la libreria client Vertex AI Translation e segui questi passaggi per assicurarti di avere la versione corretta:

Controlla se la libreria client Vertex AI Translation è installata e ottieni il numero di versione:
```
pip freeze | grep translation
```
Se la libreria client è già installata, ottieni un output simile al seguente esempio:
```
google-cloud-translation==3.8.0
```
Il numero di versione ottenuto deve corrispondere alla libreria client nel seguente endpoint:
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
Sostituisci GDC_URL con l'URL della tua organizzazione in GDC.
Se i numeri di versione non corrispondono, disinstalla la libreria client:
```
pip uninstall google-cloud-translation
```
Se hai disinstallato la libreria client Vertex AI Translation, devi reinstallarla specificando il nome file corrispondente al tuo sistema operativo.

Imposta le variabili di ambiente

Dopo aver installato la libreria client Vertex AI Translation, puoi interagire con l'API da uno script Python.

Se configuri un service account nel tuo progetto per effettuare chiamate API autorizzate in modo programmatico, puoi definire variabili di ambiente nello script Python per accedere a valori come le chiavi del service account durante l'esecuzione.

Segui questi passaggi per impostare le variabili di ambiente richieste in uno script Python:

Crea un blocco note JupyterLab per interagire con l'API preaddestrata Vertex AI Translation.
Crea uno script Python nel notebook JupyterLab.
Aggiungi il seguente codice allo script Python:
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Sostituisci APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME con il nome del file JSON che contiene le chiavi dell'account di servizio che hai creato nel progetto, ad esempio my-service-key.json.
Salva lo script Python con un nome, ad esempio translation.py.
Esegui lo script Python per impostare le variabili di ambiente:
```
python SCRIPT_NAME
```
Sostituisci SCRIPT_NAME con il nome che hai assegnato allo script Python, ad esempio translation.py.

Configura l'autenticazione

Prima di poter iniziare a utilizzare l'API Vertex AI Translation, devi autenticare le credenziali client e richiedere l'accesso all'account alle risorse del progetto. Per maggiori informazioni, vedi Autenticare le richieste API.