Configurar un proyecto y un entorno de desarrollo

En esta guía se describe cómo configurar un Google Cloud proyecto para empezar a usar Vertex AI Vision.

Configurar el proyecto

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. Install the Google Cloud CLI.

  3. Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

  4. Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando: 

    gcloud init

  5. Create or select a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI Vision API:

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  8. Set up authentication:

    1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

    2. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    3. Grant the roles/visionai.editor IAM role to the service account: 

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/visionai.editor

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account

    4. Generate the key file: 

      gcloud iam service-accounts keys create FILE_NAME.json --iam-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

      Replace the following:

      • FILE_NAME: a name for the key file
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account

  9. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.

  10. Install the Google Cloud CLI.

  11. Si utilizas un proveedor de identidades (IdP) externo, primero debes iniciar sesión en la CLI de gcloud con tu identidad federada.

  12. Para inicializar gcloud CLI, ejecuta el siguiente comando: 

    gcloud init

  13. Create or select a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  14. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  15. Enable the Vertex AI Vision API:

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles. 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  16. Set up authentication:

    1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

    2. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    3. Grant the roles/visionai.editor IAM role to the service account: 

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/visionai.editor

      Replace the following:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account

    4. Generate the key file: 

      gcloud iam service-accounts keys create FILE_NAME.json --iam-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

      Replace the following:

      • FILE_NAME: a name for the key file
      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
      • PROJECT_ID: the project ID where you created the service account

  17. Set the environment variable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to the path of the JSON file that contains your credentials. This variable applies only to your current shell session, so if you open a new session, set the variable again.


    18. Para realizar determinadas tareas, debes usar otros productos además de Vertex AI Vision.Google Cloud Es posible que tengas que realizar tareas de configuración adicionales para usar otros productos Google Cloud .

    SDK de Vertex AI Vision

    El kit de desarrollo de software (SDK) de Vertex AI Vision contiene herramientas y bibliotecas para que puedas desarrollar programas y flujos de trabajo personalizados con Vertex AI Vision.

    Estas herramientas hacen referencia a un conjunto de archivos de origen binarios que te ayudan a aumentar tu productividad cuando usas o desarrollas soluciones con Vertex AI Vision. También puedes añadir estos archivos de origen binarios a tus secuencias de comandos para gestionar implementaciones a mayor escala. La interfaz de línea de comandos (CLI) vaictl es un ejemplo de esta categoría.

    Las bibliotecas son un conjunto de APIs de programación que puedes usar para gestionar, controlar y realizar operaciones de entrada/salida de diferentes formas de forma programática con Vertex AI Vision. La API de programación de C++ es un ejemplo de esta categoría.

    El código de las herramientas y las bibliotecas es de código abierto, y animamos a los desarrolladores a que las creen directamente. En cuanto a las herramientas, también ofrecemos archivos binarios precompilados en plataformas específicas que puedes descargar para usarlos directamente. También ofrecemos imágenes de Docker para los casos en los que tu plataforma no sea compatible directamente.

    Requisitos previos

    Ten en cuenta estos requisitos previos antes de usar el SDK de Vertex AI Vision.

    Plataformas compatibles

    Por el momento, solo admitimos directamente máquinas x86 que ejecuten una distribución de Linux basada en Debian. También ofrecemos una imagen Docker con herramientas ya compiladas e instaladas si usas otra plataforma.

    Requisitos de software adicionales

    La mayoría de las dependencias de software de terceros que requiere el SDK de Vertex AI Vision se gestionan automáticamente al instalar los archivos binarios precompilados. Sin embargo, para usar ciertos aspectos de las funciones y los flujos de trabajo del SDK, debes instalar dependencias adicionales. En esta sección se enumeran estas excepciones y se explica cómo descargarlas e instalarlas.

    SDK de Python

    El paquete pip de Python instala todas sus dependencias automáticamente. Sin embargo, la instalación básica de Python debe cumplir las siguientes condiciones:

    • Python >= 3.8.

    Dependencias de compilación desde el origen

    La mayoría de los usuarios pueden usar los archivos binarios del SDK precompilados en su flujo de trabajo. Si quieres desarrollar y compilar el SDK a partir del código fuente, también debes asegurarte de que tu sistema cumpla los siguientes requisitos.

    • Instala Bazel. Para obtener instrucciones de instalación, consulta la documentación de Bazel.

    • En Ubuntu 20.04, también necesitas varias dependencias del sistema. Puedes instalarlos con el siguiente comando:

      apt-get install -y --no-install-recommends \
    autoconf \
    automake \
    build-essential \
    ca-certificates \
    flex \
    bison \
    python3 \
    nasm \
    libjpeg-dev

    Obtener archivos binarios prediseñados

    La herramienta vaictl es una herramienta binaria predefinida que se puede usar para controlar Vertex AI Vision, así como para enviar y recibir datos que procesa.

    En esta sección se muestran las formas de descargar e instalar esta herramienta.

    Instalar el paquete Debian

    Tienes dos opciones para usar la herramienta de línea de comandos vaictl, que necesitas para trabajar con E/S (datos de flujo):

    • Instala la herramienta de línea de comandos de forma local (SO: Debian GNU/Linux, arquitectura de CPU: x86_64) o
    • Ejecuta los comandos en una imagen de Docker que tenga instaladas todas las dependencias.

    Sigue estos pasos para obtener la herramienta de línea de comandos vaictl:

    Descargar paquete

    En el caso de las instalaciones directas, actualmente solo admitimos distribuciones Debian o Ubuntu.

    También puede descargar este paquete de Debian desde la página de lanzamientos de GitHub del SDK de Vertex AI Vision.

    1. (Opcional) Elimina las versiones anteriores de vaictl.

      Antes de instalar la herramienta de línea de comandos vaictl, debes eliminar cualquier versión anterior de la herramienta de tu máquina:

      sudo apt-get remove visionai
    2. Descarga el paquete necesario. Puedes descargar el paquete desde la página de lanzamientos de GitHub o usar el siguiente comando: 
      wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb
    3. Después de descargar el paquete, ejecuta el siguiente comando en el directorio en el que has descargado el archivo: 
      sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
    4. Verifica la instalación: 
      vaictl --help

    Obtener Docker

    Puedes obtener una imagen de Docker que tenga el SDK de Vertex AI Vision y todas sus dependencias ya preinstaladas. Esta imagen Docker está disponible en gcr.io/visionai-public-images/vaictl.

    1. Descarga la imagen de Container Registry: 
      docker pull gcr.io/visionai-public-images/vaictl
    2. Ejecuta un terminal de contenedor interactivo. 
      docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash
    3. Verifica la funcionalidad: 
      vaictl --help

    Obtener el código fuente

    El SDK de Vertex AI Vision es de código abierto y está disponible públicamente en GitHub.

    Aunque el SDK depende de las definiciones de la API de servicio, Bazel ya gestiona automáticamente esta dependencia, por lo que no es necesario que la adquieras explícitamente. Sin embargo, si necesitas acceso directo a las APIs de servicio, puedes obtenerlas en el googleapisrepositorio de GitHub.

    SDK de programación de Python

    Vertex AI Vision también admite un SDK de Python. Para programar con este SDK, asegúrate de que cumples los requisitos básicos del SDK de Python antes de instalar el SDK de Python.

    Para obtener información de referencia sobre el SDK, consulta la referencia del SDK de Python.

    Para ver ejemplos de código que usan el SDK de Python, consulta el tutorial sobre cómo desenfocar caras con el SDK de Python o algunos ejemplos en la distribución de origen en el directorio visionai/python/examples/.

    Obtener el paquete del SDK de Python

    El SDK de Vertex AI Vision también contiene una biblioteca de Python. Descarga e instala la versión precompilada del SDK de Python siguiendo estas instrucciones.

    1. Descarga el paquete.

      Puedes descargar el paquete del SDK de Python desde la página de lanzamientos del SDK de Vertex AI Vision en GitHub o ejecutar el siguiente comando:

      wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

    2. Opcional. Crea y activa un entorno virtual:

      python3 -m venv vaivenv
source vaivenv/bin/activate

    3. Instala el paquete:

      pip3 install visionai-0.0.5-py3-none-any.whl

    4. Opcional. Confirma que la instalación ha funcionado:

      python3

      import visionai

    5. Opcional. Desactiva el entorno virtual:

      deactivate

    SDK de programación en C++

    C++ es el primer SDK de programación que admitimos. El SDK público de C++ se encuentra en visionai/public/streams.h. Para obtener información de referencia, consulta la documentación de referencia.

    Siguientes pasos

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