Integración en Vertex AI

En esta página, se detalla cómo configurar la integración entre AlloyDB para PostgreSQL y Vertex AI, lo que te permite aplicar consultas a modelos de lenguaje grandes (LLM) almacenados en la nube a tus datos.

Estas instrucciones son específicas para usar AlloyDB, no AlloyDB Omni. En su lugar, si deseas integrar una instalación local de AlloyDB Omni con Vertex AI, consulta Cómo instalar AlloyDB Omni con AlloyDB AI.

Para obtener más información sobre el uso de modelos de IA con AlloyDB, consulta Compila aplicaciones de IA generativa con AlloyDB AI.

Para obtener más información sobre Vertex AI, consulta Introducción a Vertex AI.

Antes de comenzar

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

5. Install the Google Cloud CLI.

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

   gcloud init

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

9. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

10. Install the Google Cloud CLI.

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

    gcloud init

Otorga permiso de usuario de Vertex AI al agente de servicio de AlloyDB

Para habilitar la integración de bases de datos con Vertex AI, sigue estos pasos para otorgar al agente de servicio de AlloyDB permisos de Identity and Access Management (IAM) para acceder a Vertex AI:

Agrega permisos de Vertex AI al agente de servicio de AlloyDB para el proyecto en el que se encuentra el clúster de la base de datos de AlloyDB:

Console

1. Ve a la página Bienvenida en la consola de Google Cloud y copia el número de proyecto que tiene clústeres o instancias de AlloyDB. Usarás este número de proyecto en los próximos pasos.

   Ir a Bienvenida

2. En la consola de Google Cloud, ve a la página IAM.

   Ir a IAM

3. Selecciona el proyecto que tiene extremos de Vertex AI.

4. Habilita Incluir asignaciones de roles proporcionadas por Google.

5. Haz clic en Otorgar acceso.

6. En el campo Principales nuevas, ingresa lo siguiente:

       [e-mail]
       

   Reemplaza PROJECT_NUMBER por el número de proyecto.

7. En el campo Rol, escribe Usuario de Vertex AI.

8. Haz clic en Guardar.

gcloud

1. Para usar gcloud CLI, puedes instalar y, luego, inicializar Google Cloud CLI, o bien usar Cloud Shell.

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID 
   
   --member="serviceAccount:[e-mail]" 
   
   --role="roles/aiplatform.user"
   

   Reemplaza lo siguiente:

• PROJECT_ID: Es el ID del proyecto que tiene el extremo de Vertex AI.
• PROJECT_NUMBER: Es el número del proyecto que tiene clústeres o instancias de AlloyDB.

Nota: El cambio en la política entrará en vigor en un plazo de 60 segundos a 7 minutos.

Verifica la extensión instalada

Verifica si google_ml_integration está instalado en la base de datos que contiene los datos en los que deseas ejecutar predicciones:

1. Conecta un cliente psql a la instancia principal del clúster, como se describe en Conecta un cliente psql a una instancia.

   Nota: Debes conectarte a la instancia principal incluso si quieres invocar predicciones mientras estás conectado a una instancia de grupo de lectura.

2. En el símbolo del sistema de psql, conéctate a la base de datos:

   \c DB_NAME

   Reemplaza DB_NAME por el nombre de la base de datos en la que deseas instalar la extensión.

3. Verifica que esté instalada la versión 1.4.2 o posterior de la extensión google_ml_integration:

   SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

4. Opcional. Instala la versión más reciente de la extensión de forma manual:

   CREATE EXTENSION google_ml_integration VERSION '1.4.2';

5. Opcional. Si usas una extensión anterior a la 1.4.2, actualízala a la versión más reciente:

   ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE TO '1.4.2'

¿Qué sigue?

• Trabaja con incorporaciones

• Cómo invocar predicciones

• Cuotas y límites de Vertex AI

• Cómo llamar a extremos de modelos remotos