Configurar um projeto e um ambiente de desenvolvimento

Neste guia, descrevemos como configurar um projeto Google Cloud para começar a usar a Vertex AI Vision.

Criar o projeto

  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. Algumas tarefas exigem que você use outros produtos doGoogle Cloud além da Vertex AI Vision. Talvez seja necessário executar outras tarefas de configuração para usar outros produtos do Google Cloud .

    SDK da Vertex AI Vision

    O kit de desenvolvimento de software (SDK) da Vertex AI Vision contém ferramentas e bibliotecas para você desenvolver programas e fluxos de trabalho personalizados com a Vertex AI Vision.

    Essas ferramentas se referem a um conjunto de arquivos de origem binários que ajudam na produtividade ao usar ou desenvolver soluções com a Vertex AI Vision. Também é possível adicionar esses arquivos de origem binários aos scripts para ajudar a gerenciar implantações em grande escala. A interface de linha de comando (CLI) vaictl é um exemplo nessa categoria.

    Bibliotecas se referem a um conjunto de APIs de programação que podem ser usadas para gerenciar, controlar e realizar E/S de diferentes formas de maneira programática com a Vertex AI Vision. A API de programação em C++ é um exemplo nessa categoria.

    O código das ferramentas e bibliotecas é de código aberto, e convidamos os desenvolvedores a criá-los diretamente. Para ferramentas, também oferecemos arquivos binários pré-criados em plataformas específicas que podem ser baixados para uso direto. Também oferecemos imagens do Docker para casos em que sua plataforma não é compatível diretamente.

    Pré-requisitos

    Considere estes pré-requisitos antes de usar o SDK Vertex AI Vision.

    Plataformas compatíveis

    No momento, oferecemos suporte direto apenas a máquinas x86 que executam uma distribuição Linux baseada em Debian. Também oferecemos uma imagem do Docker com ferramentas já criadas e instaladas se você usa uma plataforma diferente.

    Outros requisitos de software

    A maioria das dependências de software de terceiros exigidas pelo SDK da Vertex AI Vision é gerenciada automaticamente quando você instala os binários pré-criados. No entanto, para usar determinados aspectos dos recursos e fluxos de trabalho do SDK, é necessário instalar outras dependências. Esta seção lista essas exceções e explica como fazer o download e a instalação delas.

    SDK do Python

    O pacote pip do Python instala todas as dependências automaticamente. No entanto, a instalação básica do Python precisa atender às seguintes condições:

    • Python >= 3.8.

    Criar dependências da origem

    A maioria dos usuários pode usar os binários pré-criados do SDK no fluxo de trabalho. Se você quiser desenvolver e criar o SDK da origem, verifique se o sistema atende aos seguintes requisitos.

    • Instale o Bazel. Para instruções de instalação, consulte a documentação do Bazel (em inglês).

    • No Ubuntu 20.04, você também precisa de várias dependências do sistema. É possível instalá-los com o seguinte comando:

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

    Extrair binários pré-criados

    A ferramenta vaictl é o utilitário binário pronto para uso que pode ser usado para controlar a Vertex AI Vision, além de enviar e receber dados que ela processa.

    Esta seção mostra como fazer o download e instalar essa ferramenta.

    Instalar o pacote Debian

    Você tem duas opções para usar a ferramenta de linha de comando vaictl, que é necessária para trabalhar com E/S (dados de fluxo):

    • Instale a ferramenta de linha de comando localmente (SO: Debian GNU/Linux, arquitetura da CPU: x86_64) ou
    • Execute os comandos em uma imagem do Docker com todas as dependências instaladas.

    Siga estas etapas para acessar a ferramenta de linha de comando vaictl:

    Fazer o download do pacote

    No momento, só oferecemos suporte a distribuições Debian/Ubuntu para instalações diretas.

    Também é possível fazer o download desse pacote Debian na página de versões do SDK da Vertex AI Vision no GitHub.

    1. (Opcional) Remova as versões anteriores de vaictl.

      Antes de instalar a ferramenta de linha de comando vaictl, exclua todas as versões anteriores da ferramenta na sua máquina:

      sudo apt-get remove visionai
    2. Faça o download do pacote necessário. Faça o download do pacote na página de versões do GitHub ou use o seguinte comando: 
      wget https://github.com/google/visionai/releases/download/v0.0.5/visionai_0.0-5_amd64.deb
    3. Depois de baixar o pacote, execute o seguinte comando no diretório em que você baixou o arquivo: 
      sudo apt install ./visionai_0.0-5_amd64.deb
    4. Verifique a instalação: 
      vaictl --help

    Baixar o Docker

    É possível usar uma imagem do Docker que já tenha o SDK da Vertex AI Vision e todas as dependências pré-instaladas. Essa imagem do Docker está disponível em gcr.io/visionai-public-images/vaictl.

    1. Faça o download da imagem do Container Registry: 
      docker pull gcr.io/visionai-public-images/vaictl
    2. Execute um terminal de contêiner interativo. 
      docker run -it --rm gcr.io/visionai-public-images/vaictl /bin/bash
    3. Verifique a funcionalidade: 
      vaictl --help

    Conseguir o código-fonte

    O SDK da Vertex AI Vision é de código aberto e está disponível publicamente no GitHub.

    Embora o SDK dependa das definições da API de serviço, essa dependência já é gerenciada automaticamente pelo Bazel, e você não precisa adquiri-la explicitamente. No entanto, se você precisar de acesso direto às APIs de serviço, acesse o repositório googleapis do GitHub.

    O SDK de programação em Python

    A Vertex AI Vision também é compatível com um SDK Python. Para programar com esse SDK, verifique se você atende às dependências básicas do SDK do Python antes de instalar o SDK do Python.

    Para informações de referência do SDK, consulte a referência do SDK para Python.

    Para exemplos de código que usam o SDK do Python, consulte o tutorial de desfoque de rosto com o SDK do Python ou confira alguns exemplos na distribuição de origem no diretório visionai/python/examples/.

    Acessar o pacote do SDK do Python

    O SDK Vertex AI Vision também contém uma biblioteca Python. Faça o download e instale a versão pré-criada do SDK do Python seguindo estas instruções.

    1. Baixe o pacote.

      Faça o download do pacote do SDK do Python na página de versões do SDK da Vertex AI Vision no GitHub ou execute o comando:

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

    2. Opcional. Crie e ative um novo ambiente virtual:

      python3 -m venv vaivenv
source vaivenv/bin/activate

    3. Instale o pacote:

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

    4. Opcional. Confirme se a instalação funcionou:

      python3

      import visionai

    5. Opcional. Desative o ambiente virtual:

      deactivate

    O SDK de programação em C++

    O C++ é o primeiro SDK de programação que oferecemos suporte. O SDK público do C++ está localizado em visionai/public/streams.h. Para informações de referência, consulte a documentação de referência.

    A seguir

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