Instalar bibliotecas de cliente de Vertex AI

Esta página está dirigida a desarrolladores de aplicaciones que forman parte de grupos de operadores de aplicaciones y que son responsables de configurar sus aplicaciones y entornos de desarrollo para habilitar las funciones de IA. Para obtener más información, consulta Audiencias de la documentación de GDC air-gapped.

Cada servicio de Vertex AI proporciona una API. Aunque puedes interactuar directamente con estas APIs mediante solicitudes de servidor sin formato, las bibliotecas de cliente simplifican el acceso mediante programación desde los lenguajes admitidos en Distributed Cloud. Reducen el código necesario, sobre todo cuando se trabaja en entornos como un cuaderno de JupyterLab.

Puedes instalar una biblioteca de cliente de Vertex AI con estos métodos:

• Extrae el archivo de biblioteca directamente del archivo tar.
• Usa un cuaderno de JupyterLab para importar la biblioteca.
• Importar una biblioteca de cliente desde un cuaderno. Para obtener información, consulta Gestionar cuadernos.

Bibliotecas de cliente de Vertex AI

Vertex AI ofrece diferentes versiones de bibliotecas de cliente para los sistemas operativos CentOS y Ubuntu.

Las convenciones de nomenclatura de las bibliotecas de cliente de Vertex AI en el archivo tar se basan en el sistema operativo, el nombre del servicio y la versión. Los nombres de los archivos siguen este formato:

OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz

Haz los cambios siguientes:

• OS: el nombre del sistema operativo en el que quieras instalar la biblioteca de cliente. Los valores permitidos son centos y ubuntu.

• SERVICE: el nombre del servicio de Vertex AI del que quieres descargar la biblioteca de cliente. Estos son los valores permitidos:

  • aiplatform: la biblioteca de cliente de Vertex AI Platform.
  • speech: la biblioteca de cliente Speech-to-Text.
  • translate: la biblioteca cliente de Vertex AI Translation.
  • vision: la biblioteca de cliente de OCR.

• VERSION: el número de versión de la biblioteca de cliente, como 3.8.0.

En la siguiente tabla se incluyen las bibliotecas de cliente de Vertex AI que admite Distributed Cloud:

Antes de empezar

Antes de descargar el archivo tar y extraer las bibliotecas de cliente, sigue estos pasos:

1. Configura un proyecto para Vertex AI.

2. Autentícate con la CLI de gdcloud:

   gdcloud auth login
   

   Para obtener más información sobre cómo autenticarte con el proveedor de identidades configurado, consulta la autenticación de la CLI de gdcloud.

3. Verifica que has instalado la versión 3.7 de Python.

Instalar una biblioteca de cliente

Una vez que hayas completado los requisitos previos, sigue estos pasos para descargar el archivo tar y usarlo para instalar una biblioteca de cliente:

1. Descarga la biblioteca de cliente que quieras instalar:

   wget https://GDC_URL/.well-known/static/client-libraries/CLIENT_LIBRARY
   

   Haz los cambios siguientes:

   • GDC_URL: la URL de tu organización en GDC.
   • CLIENT_LIBRARY: el nombre de archivo de la biblioteca de cliente que quieras descargar.

2. Extrae el archivo de la biblioteca:

   tar -zxf CLIENT_LIBRARY
   

3. Instala la biblioteca de cliente en Distributed Cloud:

   pip install -r FOLDER_NAME/requirements.txt --no-index --find-links FOLDER_NAME
   

   Sustituye FOLDER_NAME por la ruta del directorio local en el que has descargado el archivo de biblioteca.

4. Importa la biblioteca de cliente con una secuencia de comandos de Python. En el siguiente ejemplo se muestra un fragmento de código de una secuencia de comandos de Python que importa la biblioteca cliente de Vertex AI Translation para ilustrar cómo se importan las bibliotecas:

   from google.cloud import translate
   translate_client = translate.Client(
    client_options={"API_ENDPOINT": "https://foo-translation.googleapis.com"})
   result
   = translate_client.translate(text, target_language="ru")
   
   [...]
   

5. Guarda la secuencia de comandos de Python con un nombre, como translation-service.py.

6. Ejecuta la secuencia de comandos de Python:

   python SCRIPT_NAME
   

   Sustituye SCRIPT_NAME por el nombre que le hayas dado a tu script de Python, como translation-service.py.