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Cette page vous guide dans l'installation des bibliothèques clientes Vertex AI pour Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped, qui vous permettent d'interagir avec différents services Vertex AI depuis votre application et votre environnement de développement. Vous pouvez en savoir plus sur les types de bibliothèques clientes disponibles pour les API Vertex AI et sur la procédure d'installation à partir du fichier tar.
Cette page s'adresse aux développeurs d'applications appartenant à des groupes d'opérateurs d'applications et chargés de configurer leurs environnements d'application et de développement pour activer les fonctionnalités d'IA. Pour en savoir plus, consultez la documentation sur les audiences pour GDC en mode air-gapped.
Chaque service Vertex AI fournit une API. Bien que vous puissiez interagir directement avec ces API par le biais de requêtes serveur brutes, les bibliothèques clientes simplifient l'accès programmatique depuis les langages compatibles sur Distributed Cloud. Ils réduisent la quantité de code nécessaire, en particulier lorsque vous travaillez dans des environnements tels qu'un notebook JupyterLab.
Vous pouvez installer une bibliothèque cliente Vertex AI à l'aide des méthodes suivantes :
Extrayez le fichier de bibliothèque directement à partir du fichier tar.
Utilisez un notebook JupyterLab pour importer la bibliothèque.
Importez une bibliothèque cliente à partir d'un notebook. Pour en savoir plus, consultez Gérer les notebooks.
Bibliothèques clientes Vertex AI
Vertex AI propose différentes versions de bibliothèques clientes pour les systèmes d'exploitation CentOS et Ubuntu.
Les conventions de dénomination des bibliothèques clientes Vertex AI dans le fichier tar sont basées sur le système d'exploitation, le nom du service et la version. Les noms de fichiers respectent le format suivant :
OS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz
Remplacez les éléments suivants :
OS : nom de l'OS sur lequel vous souhaitez installer la bibliothèque cliente. Les valeurs autorisées sont centos et ubuntu.
SERVICE : nom du service Vertex AI à partir duquel vous souhaitez télécharger la bibliothèque cliente. Voici les valeurs autorisées :
aiplatform : bibliothèque cliente Vertex AI Platform.
speech : bibliothèque cliente Speech-to-Text.
translate : bibliothèque cliente Vertex AI Translation.
vision : bibliothèque cliente OCR.
VERSION : numéro de version de la bibliothèque cliente, tel que 3.8.0.
Le tableau suivant contient les bibliothèques clientes Vertex AI compatibles avec Distributed Cloud :
Pour savoir comment vous authentifier auprès de votre fournisseur d'identité configuré, consultez l'authentification gcloud CLI.
Vérifiez que vous avez installé Python version 3.7.
Installer une bibliothèque cliente
Après avoir rempli les conditions préalables, procédez comme suit pour télécharger le fichier TAR et l'utiliser pour installer une bibliothèque cliente :
Téléchargez la bibliothèque cliente que vous souhaitez installer :
Remplacez FOLDER_NAME par le chemin d'accès au répertoire local dans lequel vous avez téléchargé le fichier de bibliothèque.
Importez la bibliothèque cliente à l'aide d'un script Python. L'exemple suivant montre un extrait de code d'un script Python qui importe la bibliothèque cliente Vertex AI Translation pour illustrer l'importation de bibliothèques :
Enregistrez le script Python sous un nom, par exemple translation-service.py.
Exécutez le script Python :
pythonSCRIPT_NAME
Remplacez SCRIPT_NAME par le nom que vous avez donné à votre script Python, par exemple translation-service.py.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eGoogle Distributed Cloud (GDC) air-gapped offers Vertex AI services like OCR, Vertex AI Translation, and Speech-to-Text, each with its own API accessible through client libraries.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClient libraries are the recommended method for accessing Vertex AI APIs programmatically, simplifying the process compared to making raw server requests.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI client libraries are available for both CentOS and Ubuntu operating systems, with filenames formatted as \u003ccode\u003eOS-google-cloud-SERVICE-VERSION.tar.gz\u003c/code\u003e.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eInstalling a client library involves downloading the tar file from the GDC URL, extracting it, and then using \u003ccode\u003epip\u003c/code\u003e to install it in Distributed Cloud.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBefore downloading the tar file, it is mandatory that the user set up a project for Vertex AI, authenticate with gdcloud CLI and assign the \u003ccode\u003ecloud-ai-viewer\u003c/code\u003e role to a service account.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Install Vertex AI client libraries\n\nThis page guides you through installing Vertex AI client libraries for Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped, which let you interact with various Vertex AI services from your application and development environment. You can learn about the types of client libraries available for Vertex AI APIs and the steps for installing them from the tar file.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page is for application developers within application operator groups responsible for setting up their application and development environments to enable AI features. For more information, see [Audiences for GDC air-gapped documentation](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/resources/audiences).\n\nEach Vertex AI service provides an API. While you can interact directly with these APIs through raw server requests, client libraries simplify programmatic access from supported languages on Distributed Cloud. They reduce the necessary code required, especially when working in environments like a JupyterLab notebook.\n\nYou can install a Vertex AI client library using these methods:\n\n- Extract the library file directly from the tar file.\n- Use a JupyterLab notebook to import the library.\n- Import a client library from a notebook. For information, see [Manage notebooks](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/vertex-ai-workbench).\n\nVertex AI client libraries\n--------------------------\n\nVertex AI offers different versions of client libraries for\nCentOS and Ubuntu operating systems.\n\nThe naming conventions of Vertex AI client libraries in the tar\nfile are based on the operating system, the service name, and the version. The\nfilenames adhere to the following format: \n\n \u003cvar translate=\"no\"\u003eOS\u003c/var\u003e-google-cloud-\u003cvar translate=\"no\"\u003eSERVICE\u003c/var\u003e-\u003cvar translate=\"no\"\u003eVERSION\u003c/var\u003e.tar.gz\n\nReplace the following:\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eOS\u003c/var\u003e: the name of the operating system where you want to install the client library. Allowed values are `centos` and `ubuntu`.\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eSERVICE\u003c/var\u003e: the name of the Vertex AI\n service from which you want to download the client library. The following are\n the allowed values:\n\n - `aiplatform`: the Vertex AI Platform client library.\n - `speech`: the Speech-to-Text client library.\n - `translate`: the Vertex AI Translation client library.\n - `vision`: the OCR client library.\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eVERSION\u003c/var\u003e: the version number of the client library,\n such as `3.8.0`.\n\nThe following table contains the Vertex AI client libraries that\nDistributed Cloud supports:\n\n| **Important:** You must install the Vertex AI Platform client library to use Generative AI models like Text Embedding and Text Embedding Multilingual.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore downloading the tar file and extracting client libraries, follow these\nsteps:\n\n1. [Set up a project for Vertex AI](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/vertex-ai-set-up-project).\n\n2. Authenticate with gdcloud CLI:\n\n gdcloud auth login\n\n For more information about how to authenticate with your configured identity\n provider, see [the gdcloud CLI authentication](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/resources/gdcloud-auth).\n3. Verify that you have installed Python version 3.7.\n\nInstall a client library\n------------------------\n\nAfter completing the [prerequisites](#before-you-begin), follow these steps to\ndownload the tar file, and use the tar file to install a client library:\n\n1. Download the client library you want to install:\n\n wget https://\u003cvar translate=\"no\"\u003eGDC_URL\u003c/var\u003e/.well-known/static/client-libraries/\u003cvar translate=\"no\"\u003eCLIENT_LIBRARY\u003c/var\u003e\n\n Replace the following:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eGDC_URL\u003c/var\u003e: the URL of your organization in GDC.\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eCLIENT_LIBRARY\u003c/var\u003e: the filename of the [client library](#clientlib) you want to download.\n2. Extract the library file:\n\n tar -zxf \u003cvar translate=\"no\"\u003eCLIENT_LIBRARY\u003c/var\u003e\n\n3. Install the client library in Distributed Cloud:\n\n pip install -r \u003cvar translate=\"no\"\u003e\u003cspan class=\"devsite-syntax-n\"\u003eFOLDER_NAME\u003c/span\u003e\u003c/var\u003e/requirements.txt --no-index --find-links \u003cvar translate=\"no\"\u003e\u003cspan class=\"devsite-syntax-n\"\u003eFOLDER_NAME\u003c/span\u003e\u003c/var\u003e\n\n Replace \u003cvar translate=\"no\"\u003eFOLDER_NAME\u003c/var\u003e with the path to the local\n directory where you downloaded the library file.\n4. Import the client library using a Python script. The following example shows\n a code snippet of a Python script that imports the Vertex AI Translation\n client library to illustrate what importing libraries looks like:\n\n from google.cloud import https://cloud.google.com/python/docs/reference/translate/latest/google.cloud.translate_v2.client.Client.html\n translate_client = https://cloud.google.com/python/docs/reference/translate/latest/google.cloud.translate_v2.client.Client.html.https://cloud.google.com/python/docs/reference/translate/latest/google.cloud.translate_v2.client.Client.html(\n client_options={\"\u003cvar translate=\"no\"\u003eAPI_ENDPOINT\u003c/var\u003e\": \"https://foo-translation.googleapis.com\"})\n result\n = translate_client.https://cloud.google.com/python/docs/reference/translate/latest/google.cloud.translate_v2.client.Client.html(text, target_language=\"ru\")\n\n [...]\n\n | **Note:** This code sample is not complete. To make a Vertex AI Translation request, [learn about translation features](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/vertex-ai-translation) or [translate text](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/quickstart-translation).\n5. Save the Python script with a name, such as `translation-service.py`.\n\n6. Run the Python script:\n\n python \u003cvar translate=\"no\"\u003e\u003cspan class=\"devsite-syntax-n\"\u003eSCRIPT_NAME\u003c/span\u003e\u003c/var\u003e\n\n Replace \u003cvar translate=\"no\"\u003eSCRIPT_NAME\u003c/var\u003e with the name you gave to your\n Python script, such as `translation-service.py`."]]
