Integrar com a Vertex AI

Esta página detalha como configurar a integração entre o AlloyDB para PostgreSQL e a Vertex AI, permitindo que você aplique consultas a modelos de linguagem grandes (LLMs) armazenados na nuvem aos seus dados.

Estas instruções são específicas para o uso do AlloyDB, e não do AlloyDB Omni. Para integrar uma instalação local do AlloyDB Omni usando a Vertex AI, consulte Instalar o AlloyDB Omni com o AlloyDB AI.

Para mais informações sobre como usar modelos de ML com o AlloyDB, consulte Criar aplicativos de IA generativa usando o AlloyDB AI.

Para mais informações sobre a Vertex AI, consulte Introdução à Vertex AI.

Antes de começar

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

Conceder permissão de usuário da Vertex AI ao agente de serviço do AlloyDB

Para ativar a integração do banco de dados com a Vertex AI, siga estas etapas para conceder ao agente de serviço do AlloyDB as permissões de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) para acessar a Vertex AI:

Adicione as permissões da Vertex AI ao agente de serviço do AlloyDB para o projeto em que o cluster do banco de dados do AlloyDB está localizado:

Console

1. Acesse a página Welcome no console do Google Cloud e copie o número do projeto que tem clusters ou instâncias do AlloyDB. Você vai usar esse número nas próximas etapas.

   Acesse a página de boas-vindas

2. No console do Google Cloud, abra a página IAM.

   Acessar IAM

3. Selecione o projeto que tem endpoints da Vertex AI.

4. Ative a opção Incluir concessões de papel fornecidas pelo Google.

5. Clique em Conceder acesso.

6. No campo Novos participantes, insira o seguinte:

       [e-mail]
       

   Substitua PROJECT_NUMBER pelo número do projeto.

7. No campo Função, digite Usuário da Vertex AI.

8. Clique em Salvar.

gcloud

1. Para usar a CLI gcloud, você pode instalar e inicializar a Google Cloud CLI ou usar o Cloud Shell.

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

   Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto que tem o endpoint da Vertex AI.
• PROJECT_NUMBER: o número do projeto que tem clusters ou instâncias do AlloyDB.

Observação: a alteração na política entra em vigor em 60 segundos a 7 minutos.

Verificar a extensão instalada

Verifique se o google_ml_integration está instalado no banco de dados que contém os dados em que você quer executar previsões:

1. Conecte um cliente psql à instância principal do cluster, conforme descrito em Conectar um cliente psql a uma instância.

   Observação: é necessário se conectar à instância principal, mesmo que você pretenda invocar previsões enquanto estiver conectado a uma instância de pool de leitura.

2. No prompt de comando psql, conecte-se ao banco de dados:

   \c DB_NAME

   Substitua DB_NAME pelo nome do banco de dados em que você quer instalar a extensão.

3. Verifique se a versão 1.4.2 ou mais recente da extensão google_ml_integration está instalada:

   SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

4. Opcional. Instale a versão mais recente da extensão manualmente:

   CREATE EXTENSION google_ml_integration VERSION '1.4.2';

5. Opcional. Se você estiver usando uma versão anterior à 1.4.2, atualize a extensão para a versão mais recente:

   ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE TO '1.4.2'

A seguir

• Trabalhar com embeddings

• Invocar previsões

• Cotas e limites da Vertex AI

• Chamar endpoints de modelos remotos