このページでは、GDC Sandbox 環境で Vertex AI を使用するさまざまな方法と、その設定方法について説明します。
GDC Sandbox の Vertex AI の使用モデル
Vertex AI は、ML モデルと AI アプリケーションをトレーニングしてデプロイできる機械学習（ML）プラットフォームです。GDC Sandbox で API を使用するには、次の 2 つの方法があります。
- CPU ベース: GPU を使用せずに、GDC Sandbox ユーザー クラスタでワークロードを実行します。このオプションは CPU でのみ実行されるため、処理速度が遅くなります。
- GPU ベース:
sandbox-gpu-projectプロジェクトに関連付けられた GPU を使用するようにワークロードを構成して、GDC Sandbox AI 最適化 SKU に含まれる GPU サポートを活用します。
GPU コンテナ ワークロードをデプロイするでは、GPU を使用するようにワークロードを構成する方法について説明します。
Vertex AI を使用するように設定する
GDC サンドボックスでの Vertex AI の使用は、Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップと同じではありません。Google Distributed Cloud のエアギャップ プラットフォームの一部である専用の Vertex AI API ではなく、この API の通常の Google Cloud バージョンを使用します。この API を使用するには、 Google Cloud 請求先アカウントが必要です。
- Vertex AI 環境の設定ページにアクセスして、次の操作を行います。
- Google Cloud プロジェクトを作成または特定する。
- プロジェクトに対して課金が有効になっていること。
- Vertex AI API を有効にします。
- Vertex AI API に対して認証します。API の認証は、特定の要件に合わせて調整されたさまざまな方法で実現できます。Google での認証方法をご覧ください。
- API キーを使用して Vertex AI API に対する認証を行うには、API キーを生成します。
- サービス アカウントを使用して Vertex AI API に対して認証を行うには、サービス アカウント キーを作成するの手順に沿ってサービス アカウント キーの JSON ファイルを作成します。
その後、使用する予定の言語の Vertex AI クライアント ライブラリをインストールできます。ライブラリは、Python、Java、Go など、多くの言語で利用可能です。次のページのサンプル アプリケーションには、適切なライブラリをインストールする手順が含まれています。