환경 설정

Vertex AI에서 LangChain을 사용하기 전에 환경이 설정되어 있는지 확인해야 합니다. 결제가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트가 있고 필요한 권한이 있어야 하며 Cloud Storage 버킷을 설정하고 Vertex AI SDK for Python을 설치해야 합니다. 다음 주제를 사용하여 Vertex AI에서 LangChain으로 작업할 준비를 하세요.

Google Cloud 프로젝트 설정

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

Enable the APIs

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필요한 역할 가져오기

추론 엔진을 사용하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

Vertex AI 사용자(roles/aiplatform.user)
스토리지 관리자(roles/storage.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

서비스 에이전트 권한 설정

추론 엔진에 배포하는 애플리케이션은 AI Platform Reasoning Engine 서비스 에이전트 서비스 계정으로 실행됩니다. 이 계정에는 추론 엔진 애플리케이션에 필요한 기본 권한을 부여하는 Vertex AI Reasoning Engine 서비스 에이전트 역할이 있습니다. IAM 문서에서 기본 권한의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

추가 권한이 필요한 경우 다음 단계에 따라 이 서비스 에이전트에 추가 역할을 부여할 수 있습니다.

IAM 페이지로 이동하여 'Google 제공 역할 부여 포함' 체크박스를 선택합니다.

IAM으로 이동
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com와 일치하는 주 구성원을 찾습니다.
수정 버튼을 클릭한 다음 저장 버튼을 클릭하여 주 구성원에 필요한 역할을 추가합니다.

Reasoning Engine 서비스 에이전트 수동 생성

Reasoning Engine 서비스 에이전트는 추론 엔진 배포 중에 자동으로 프로비저닝되지만, 사전에 수동으로 생성해야 하는 시나리오가 있을 수 있습니다. 이는 배포 프로세스에 필요한 권한이 있고 잠재적인 배포 실패를 방지할 수 있도록 Reasoning Engine 서비스 에이전트에 특정 역할을 부여해야 하는 경우에 특히 중요합니다.

Reasoning Engine 서비스 에이전트를 수동으로 생성하는 단계는 다음과 같습니다.

Google Cloud CLI를 사용하여 Reasoning Engine 서비스 에이전트를 생성합니다.
```
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=PROJECT-ID-OR-PROJECT-NUMBER
```
참고: Google Cloud CLI 명령어에 대한 응답에는 Vertex AI 서비스 에이전트만 표시될 수 있습니다. 그러나 Reasoning Engine 서비스 에이전트도 생성됩니다.
IAM 페이지로 이동하여 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

IAM으로 이동
주 구성원 추가 섹션의 새 주 구성원 필드에 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com를 입력합니다.
역할 할당 섹션에서 필요한 역할을 찾아 선택합니다.
저장 버튼을 클릭합니다.

Cloud Storage 버킷 만들기

추론 엔진은 배포 프로세스 중에 Cloud Storage 버킷에서 애플리케이션의 아티팩트를 스테이징합니다. Vertex AI를 사용하도록 인증된 주 구성원(사용자 또는 서비스 계정)에게 이 버킷에 대한 Storage Admin 액세스 권한이 있는지 확인합니다. Vertex AI SDK for Python이 버킷에 코드를 패키징하고 작성하기 때문에 이 작업이 필요합니다.

Google Cloud 콘솔

In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
Go to Buckets page
Click Create bucket.
On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
- For Choose where to store your data, do the following:
  - Select a Location type option.
  - Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
Click Create.

명령줄

STORAGE_CLASS를 원하는 스토리지 클래스로 바꿉니다.
LOCATION을 원하는 위치(ASIA, EU, US)로 바꿉니다.
BUCKET_NAME을 버킷 이름 요구사항을 충족하는 버킷 이름으로 바꿉니다.

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION

Vertex AI SDK for Python 설치 및 초기화

다음 명령어를 실행하여 Vertex AI SDK for Python 추론 엔진 패키지를 설치합니다.

pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]

다음 코드를 실행하여 Reasoning Engine용 SDK를 가져오고 초기화합니다.

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
    staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",
)

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
LOCATION: 리전입니다. 현재는 us-central1만 지원됩니다.
BUCKET_NAME: Google Cloud 버킷입니다.

다음 단계

애플리케이션 개발