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翻訳プロジェクトを設定する

このページでは、Vertex AI Translation を使用するために Google Distributed Cloud（GDC）のエアギャッププロジェクトを設定する方法について説明します。このプロセスには、プロジェクトの作成、Vertex AI Translation API の有効化、クライアントライブラリのインストール、環境変数の定義、認証情報の認証が含まれます。Vertex AI を初めて使用する場合は、翻訳機能の詳細をご覧ください。

GDC コンソールと gdcloud CLI を使用して、次のように変換プロジェクトを設定します。

GDC コンソール: Vertex AI Translation API を有効にして、サービスステータスとエンドポイントを表示します。
gdcloud CLI: Vertex AI Translation API とやり取りするようにサービスアカウントを構成し、クライアントライブラリをインストールして、API リクエストを認証します。

プロジェクトを作成する

Distributed Cloud リソース階層内に変換プロジェクトを作成すると、共同編集者、有効化された API、モニタリングツール、お支払い情報、認証情報、アクセス制御などの Vertex AI Translation リソースが整理されます。

プロジェクトを作成するには、Vertex AI 用にプロジェクトを設定するをご覧ください。API 呼び出しを行うには、プロジェクト ID が必要です。

デベロッパー権限をリクエストする

翻訳サービスにアクセスし、リクエストの認証と認可用の API トークンを生成するには、プロジェクトで AI Translation デベロッパーロールが必要です。

プロジェクトの IAM 管理者に、プロジェクトの Namespace 内のユーザーまたはサービスアカウントに AI Translation デベロッパー（ai-translation-developer）ロールを付与するよう依頼します。このロールの詳細については、IAM 権限を準備するをご覧ください。

Vertex AI Translation API を有効にする

プロジェクトで Vertex AI Translation 事前トレーニング済み API を有効にする必要があります。有効にすると、Vertex AI Translation 事前トレーニング済み API のサービスステータスとエンドポイントを表示できます。

クライアントライブラリのインストール

クライアントライブラリは Python プログラミング言語で使用できます。こうしたクライアントライブラリを使用して Vertex AI Translation API を呼び出すと、API へのアクセスが容易になるため、ライブラリの使用をおすすめします。

Vertex AI Translation クライアントライブラリをインストールし、次の手順に沿って正しいバージョンであることを確認します。

Vertex AI Translation クライアントライブラリがインストールされているかどうかを確認し、バージョン番号を取得します。
```
pip freeze | grep translation
```
クライアントライブラリがすでにインストールされている場合は、次の例のような出力が得られます。
```
google-cloud-translation==3.8.0
```
取得したバージョン番号は、次のエンドポイントのクライアントライブラリと一致している必要があります。
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
GDC_URL は、GDC の組織の URL に置き換えます。
バージョン番号が一致しない場合は、クライアントライブラリをアンインストールします。
```
pip uninstall google-cloud-translation
```
Vertex AI Translation クライアントライブラリをアンインストールした場合は、オペレーティングシステムに対応するファイル名を指定して再インストールする必要があります。

環境変数を設定する

Vertex AI Translation クライアントライブラリをインストールすると、Python スクリプトから API を操作できます。

プログラムで承認済みの API 呼び出しを行うようにプロジェクトでサービスアカウントを設定した場合は、Python スクリプトで環境変数を定義して、実行時にサービスアカウントキーなどの値にアクセスできます。

Python スクリプトで必要な環境変数を設定する手順は次のとおりです。

Vertex AI Translation 事前トレーニング済み API とやり取りする JupyterLab ノートブックを作成します。
JupyterLab ノートブックで Python スクリプトを作成します。
Python スクリプトに次のコードを追加します。
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME は、プロジェクトで作成したサービスアカウントキーを含む JSON ファイルの名前に置き換えます（例: my-service-key.json）。
Python スクリプトを translation.py などの名前で保存します。
Python スクリプトを実行して環境変数を設定します。
```
python SCRIPT_NAME
```
SCRIPT_NAME は、Python スクリプトに付けた名前（translation.py など）に置き換えます。

認証を設定する

Vertex AI Translation API の使用を開始する前に、クライアント認証情報を認証し、プロジェクトリソースへのアカウントアクセスをリクエストする必要があります。詳細については、API リクエストを認証するをご覧ください。