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Configurar um projeto de tradução

Esta página ajuda os desenvolvedores a configurar um projeto isolado do Google Distributed Cloud (GDC) para usar a Vertex AI Translation. Esse processo inclui criar um projeto, ativar a API Vertex AI Translation, instalar bibliotecas de cliente, definir variáveis de ambiente e autenticar suas credenciais. Se você não conhece a Vertex AI, saiba mais sobre os recursos de tradução.

Configure um projeto de tradução usando o console do GDC e a CLI gdcloud da seguinte maneira:

Console do GDC: ative a API Vertex AI Translation e confira o status e o endpoint do serviço.
A CLI gdcloud: configure contas de serviço para interagir com a API Vertex AI Translation, instale bibliotecas de cliente e autentique solicitações de API.

Criar um projeto

Criar um projeto de tradução na hierarquia de recursos da Distributed Cloud organiza os recursos da Vertex AI Translation, que incluem colaboradores, APIs ativadas, ferramentas de monitoramento, informações de faturamento, credenciais de autenticação e controles de acesso.

Para criar seu projeto, consulte Configurar um projeto para a Vertex AI. Você precisa do ID do projeto ao fazer chamadas de API.

Solicitar permissões de desenvolvedor

Você precisa ter a função de desenvolvedor de tradução de IA no seu projeto para acessar serviços de tradução e gerar um token de API para autenticação e autorização de solicitações.

Peça ao administrador do IAM do projeto para conceder o papel de desenvolvedor da tradução de IA (ai-translation-developer) ao seu usuário ou conta de serviço no namespace do projeto. Para informações sobre esse papel, consulte Preparar permissões do IAM.

Ativar a API Vertex AI Translation

Ative a API pré-treinada Vertex AI Translation para seu projeto. Se ativada, você pode conferir o status do serviço e o endpoint da API pré-treinada Vertex AI Translation.

Instalar bibliotecas de cliente

As bibliotecas de cliente estão disponíveis para a linguagem de programação Python. Recomendamos usar essas bibliotecas de cliente para fazer chamadas à API Vertex AI Translation porque elas facilitam o acesso às APIs.

Instale a biblioteca de cliente do Vertex AI Translation e siga estas etapas para garantir que você tenha a versão correta:

Verifique se a biblioteca de cliente da Vertex AI Translation está instalada e obtenha o número da versão:
```
pip freeze | grep translation
```
Se a biblioteca de cliente já estiver instalada, você vai receber uma saída semelhante a este exemplo:
```
google-cloud-translation==3.8.0
```
O número da versão obtido precisa corresponder à biblioteca de cliente no seguinte endpoint:
```
https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries
```
Substitua GDC_URL pelo URL da sua organização no GDC.
Se os números de versão não corresponderem, desinstale a biblioteca de cliente:
```
pip uninstall google-cloud-translation
```
Se você desinstalou a biblioteca de cliente da Vertex AI Translation, é necessário reinstalá-la especificando o nome do arquivo correspondente ao seu sistema operacional.

Definir as variáveis de ambiente

Depois de instalar a biblioteca de cliente da Vertex AI Translation, é possível interagir com a API usando um script Python.

Se você configurar uma conta de serviço no seu projeto para fazer chamadas de API autorizadas de forma programática, poderá definir variáveis de ambiente no script Python para acessar valores como as chaves da conta de serviço durante a execução.

Siga estas etapas para definir as variáveis de ambiente necessárias em um script Python:

Crie um notebook do JupyterLab para interagir com a API pré-treinada Translation da Vertex AI.
Crie um script Python no notebook do JupyterLab.
Adicione o seguinte código ao script Python:
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Substitua APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME pelo nome do arquivo JSON que contém as chaves da conta de serviço criadas no projeto, como my-service-key.json.
Salve o script do Python com um nome, como translation.py.
Execute o script Python para definir as variáveis de ambiente:
```
python SCRIPT_NAME
```
Substitua SCRIPT_NAME pelo nome que você deu ao script do Python, como translation.py.

Configurar a autenticação

Antes de começar a usar a API Vertex AI Translation, autentique suas credenciais de cliente e solicite acesso da conta aos recursos do projeto. Para mais informações, consulte Autenticar solicitações de API.