Configura un proyecto y un entorno de desarrollo

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

Configura tu 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. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  4. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  5. Create or select a Google Cloud project.

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

  7. Enable the Vertex AI Vision API: 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  8. Set up authentication:

    1. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    2. 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

    3. 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. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  12. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  13. Create or select a Google Cloud project.

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

  15. Enable the Vertex AI Vision API: 

    gcloud services enable visionai.googleapis.com

  16. Set up authentication:

    1. Create the service account: 

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.

    2. 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

    3. 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. Ciertas tareas requieren que uses productos deGoogle Cloud adicionales a Vertex AI Vision. Es posible que debas realizar tareas de configuración adicionales para usar otros productos de Google Cloud .

    SDK de Vertex AI Vision

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

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

    Las bibliotecas hacen referencia a un conjunto de APIs de programación que puedes usar para administrar, controlar y realizar E/S de diferentes formas de manera programática con Vertex AI Vision. La API de programación en C++ es un ejemplo de esta categoría.

    El código de las herramientas y las bibliotecas es de código abierto, y les damos la bienvenida a los desarrolladores para que las compilen directamente. En el caso de las herramientas, también ofrecemos archivos binarios prediseñados en plataformas específicas que puedes descargar para usarlos directamente. También ofrecemos imágenes de Docker para los casos en 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

    Actualmente, solo admitimos directamente las máquinas x86 que ejecutan una distribución de Linux basada en Debian. También ofrecemos una imagen de 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 administran automáticamente cuando instalas los archivos binarios compilados previamente. 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.

    Python SDK

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

    • Python >= 3.8.

    Compila dependencias de código fuente

    La mayoría de los usuarios pueden usar los archivos binarios del SDK compilados previamente para su flujo de trabajo. Si quieres desarrollar y compilar el SDK desde la fuente, también debes asegurarte de que tu sistema cumpla con 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

    Obtén objetos binarios compilados previamente

    La herramienta vaictl es la herramienta binaria lista para usar que se puede utilizar para controlar Vertex AI Vision, así como para enviar y recibir los datos que procesa.

    En esta sección, se muestran las formas en que puedes descargar e instalar esta herramienta.

    Instala el paquete de Debian

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

    • 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 todas las dependencias instaladas.

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

    Descargar paquete

    Actualmente, solo admitimos distribuciones de Debian/Ubuntu para instalaciones directas.

    También puedes descargar este paquete de Debian desde la página de versiones del SDK de Vertex AI Vision en GitHub.

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

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

      sudo apt-get remove visionai
    2. Descarga el paquete requerido. Puedes descargar el paquete desde la página de versiones 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 descargaste el archivo: 
      sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
    4. Verifica la instalación: 
      vaictl --help

    Obtén Docker

    Puedes obtener una imagen de Docker que ya tenga preinstalado el SDK de Vertex AI Vision y todas sus dependencias. Esta imagen de 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 una terminal de contenedor interactiva. 
      docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash
    3. Verifica la funcionalidad: 
      vaictl --help

    Obtén el código fuente

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

    Si bien el SDK depende de las definiciones de la API de servicio, Bazel ya administra automáticamente esta dependencia, por lo que no es necesario que la adquieras de forma explícita. Sin embargo, si necesitas acceso directo a las APIs de servicio, puedes obtenerlas en el repositorio de googleapis en GitHub.

    El SDK de programación de Python

    Vertex AI Vision también admite un SDK de Python. Para programar con este SDK, asegúrate de cumplir con las dependencias básicas del SDK de Python antes de instalar el SDK de Python.

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

    Para ver ejemplos de código que usan el SDK de Python, consulta el instructivo sobre el desenfoque de rostros con el SDK de Python o algunos ejemplos en la distribución del código fuente en el directorio visionai/python/examples/.

    Obtén el paquete del SDK de Python

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

    1. Descarga el paquete.

      Puedes descargar el paquete del SDK de Python desde la página de versiones 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 nuevo:

      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 funcionó:

      python3

      import visionai

    5. Opcional. Desactiva tu entorno virtual:

      deactivate

    El 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.

    ¿Qué sigue?

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