Installer les bibliothèques clientes Vertex AI

Les bibliothèques clientes offrent une expérience développeur optimisée pour appeler l'API AI Vertex. Les bibliothèques clientes utilisent les conventions naturelles de chaque langage compatible et réduisent la quantité de code récurrent que vous devez écrire. Le guide suivant explique comment les installer.

Avant de commencer

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

3. Activez Vertex AI API.

   Activer l'API

4. Créez un compte de service :

   1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Créer un compte de service.

      Accéder à la page "Créer un compte de service"
   2. Sélectionnez votre projet.

   3. Dans le champ Nom du compte de service, saisissez un nom. La console Google Cloud remplit le champ ID du compte de service en fonction de ce nom.

      Dans le champ Description du compte de service, saisissez une description. Exemple : Service account for quickstart.

   4. Cliquez sur Créer et continuer.

   5. Attribuez le rôle Project > Owner au compte de service.

      Pour accorder le rôle, trouvez la liste Sélectionner un rôle, puis sélectionnez Project > Owner.

      Remarque : Le champ Rôle détermine les ressources auxquelles le compte de service peut accéder dans votre projet. Vous pouvez révoquer ces rôles ou attribuer des rôles supplémentaires ultérieurement. Dans les environnements de production, n'attribuez pas les rôles Propriétaire, Éditeur et Lecteur. Attribuez plutôt un rôle prédéfini ou un rôle personnalisé répondant à vos besoins.
   6. Cliquez sur Continuer.

   7. Cliquez sur OK pour terminer la création du compte de service.

      Ne fermez pas la fenêtre de votre navigateur. Vous en aurez besoin lors de la tâche suivante.

5. Créez une clé de compte de service :

   1. Dans la console Google Cloud, cliquez sur l'adresse e-mail du compte de service que vous avez créé.
   2. Cliquez sur Keys (Clés).
   3. Cliquez sur Ajouter une clé, puis sur Créer une clé.
   4. Cliquez sur Create (Créer). Un fichier de clé JSON est téléchargé sur votre ordinateur.
   5. Cliquez sur Close (Fermer).

6. Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sur le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.

   Exemple : Linux ou macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

   Par exemple :

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

   Exemple : Windows

   Pour PowerShell :

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

   Par exemple :

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

   Pour l'invite de commande :

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

7. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

8. Activez Vertex AI API.

   Activer l'API

9. Créez un compte de service :

   1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Créer un compte de service.

      Accéder à la page "Créer un compte de service"
   2. Sélectionnez votre projet.

   3. Dans le champ Nom du compte de service, saisissez un nom. La console Google Cloud remplit le champ ID du compte de service en fonction de ce nom.

      Dans le champ Description du compte de service, saisissez une description. Exemple : Service account for quickstart.

   4. Cliquez sur Créer et continuer.

   5. Attribuez le rôle Project > Owner au compte de service.

      Pour accorder le rôle, trouvez la liste Sélectionner un rôle, puis sélectionnez Project > Owner.

      Remarque : Le champ Rôle détermine les ressources auxquelles le compte de service peut accéder dans votre projet. Vous pouvez révoquer ces rôles ou attribuer des rôles supplémentaires ultérieurement. Dans les environnements de production, n'attribuez pas les rôles Propriétaire, Éditeur et Lecteur. Attribuez plutôt un rôle prédéfini ou un rôle personnalisé répondant à vos besoins.
   6. Cliquez sur Continuer.

   7. Cliquez sur OK pour terminer la création du compte de service.

      Ne fermez pas la fenêtre de votre navigateur. Vous en aurez besoin lors de la tâche suivante.

10. Créez une clé de compte de service :

    1. Dans la console Google Cloud, cliquez sur l'adresse e-mail du compte de service que vous avez créé.
    2. Cliquez sur Keys (Clés).
    3. Cliquez sur Ajouter une clé, puis sur Créer une clé.
    4. Cliquez sur Create (Créer). Un fichier de clé JSON est téléchargé sur votre ordinateur.
    5. Cliquez sur Close (Fermer).

11. Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sur le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.

    Exemple : Linux ou macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

    Par exemple :

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

    Exemple : Windows

    Pour PowerShell :

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

    Par exemple :

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

    Pour l'invite de commande :

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Remplacez KEY_PATH par le chemin d'accès du fichier JSON contenant vos identifiants.

Bibliothèques clientes

Vertex AI fournit des bibliothèques clientes pour les langages suivants. Sélectionnez le langage que vous souhaitez utiliser.

C#

Exécutez la commande suivante pour ajouter la référence du package Google.Cloud.AIPlatform.V1 à votre fichier de projet :

dotnet add package Google.Cloud.AIPlatform.V1

Essayer des exemples de code

Pour afficher ou obtenir des exemples de code individuels, accédez au dépôt GitHub dotnet-aiplatform.

Documentation de la bibliothèque cliente

Pour en savoir plus, consultez la documentation de la bibliothèque cliente Vertex AI .NET.

Java

Si vous utilisez Maven, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-aiplatform</artifactId>
  <version>3.35.0</version>
</dependency>

Si vous utilisez Gradle, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

compile 'com.google.cloud:google-cloud-aiplatform:3.35.0'

Si vous utilisez sbt, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-aiplatform" % "3.35.0"

Essayer des exemples de code

Pour afficher ou obtenir des exemples de code individuels, accédez au dépôt GitHub java-aiplatform.

Documentation de la bibliothèque cliente

Pour plus d'informations, consultez la documentation sur la bibliothèque cliente Vertex AI pour Java.

Node.js

Avant d'installer la bibliothèque, préparez votre environnement pour le développement Node.js.

Exécutez la commande suivante dans votre environnement pour installer la bibliothèque cliente :

npm install @google-cloud/aiplatform

Documentation de la bibliothèque cliente

Pour en savoir plus, consultez la documentation sur la bibliothèque cliente Vertex AI pour Node.js.

Python

La bibliothèque cliente Vertex AI pour Python est installée lorsque vous installez le SDK Vertex AI pour Python.

Pour en savoir plus, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python.

Go

Avant d'installer la bibliothèque, préparez votre environnement pour le développement Go.

Examiner les packages disponibles

Examinez les packages Go de l'API Vertex AI disponibles pour déterminer le package qui répond le mieux aux besoins de votre projet :

• Package cloud.google.com/go/vertexai (recommandé)

  vertexai est un package créé par un humain qui permet d'accéder aux fonctionnalités courantes.

  Ce package est recommandé comme point de départ pour la plupart des développeurs utilisant l'API Vertex AI. Pour accéder à des fonctionnalités qui ne sont pas encore couvertes par ce package, utilisez plutôt le fichier aiplatform généré automatiquement.

• Package cloud.google.com/go/aiplatform

  aiplatform est un package généré automatiquement.

  Ce package est destiné aux projets nécessitant un accès aux fonctionnalités de l'API Vertex AI qui ne sont pas encore fournies par le package vertexai créé manuellement.

Installation

• Package cloud.google.com/go/vertexai (recommandé)

  Exécutez la commande suivante pour installer ce package dans votre environnement :

  go get cloud.google.com/go/vertexai
  

• Package cloud.google.com/go/aiplatform

  Exécutez la commande suivante pour installer ce package dans votre environnement :

  go get cloud.google.com/go/aiplatform
  

Exemples

• Package cloud.google.com/go/vertexai (recommandé)

  Des exemples d'utilisation de ce package sont disponibles dans le dépôt GitHub golang-samples, dans le répertoire de premier niveau vertexai :

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > vertexai

• Package cloud.google.com/go/aiplatform

  Des exemples d'utilisation de ce package sont disponibles dans le dépôt GitHub golang-samples, dans le répertoire de premier niveau aiplatform :

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > aiplatform

Documentation de la bibliothèque cliente

Pour en savoir plus sur la bibliothèque, consultez la documentation de la bibliothèque cliente Vertex AI pour Go :

• Package cloud.google.com/go/vertexai (recommandé)

  • Documentation de référence de l'API cloud.google.com/go/vertexai de Vertex AI

• Package cloud.google.com/go/aiplatform

  • Documentation de référence de l'API cloud.google.com/go/aiplatform v1 de Vertex AI
  • Documentation de référence de l'API cloud.google.com/go/aiplatform v1beta1 de Vertex AI