Vertex AI 클라이언트 라이브러리 설치

클라이언트 라이브러리는 Vertex AI API를 호출하기 위한 최적화된 개발자 환경을 제공합니다. 클라이언트 라이브러리는 지원되는 각 언어의 고유한 규칙을 사용하며 작성해야 하는 상용구 코드를 줄입니다. 다음 가이드에서는 설치 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

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. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

4. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

5. Create a service account key:

   1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
   2. Click Keys.
   3. Click Add key, and then click Create new key.
   4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
   5. Click Close.

6. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 설정합니다. 이 변수는 현재 셸 세션에만 적용되므로 새 세션을 열면 변수를 다시 설정합니다.

   예: Linux 또는 macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

   예를 들면 다음과 같습니다.

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

   예: Windows

   PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

   예를 들면 다음과 같습니다.

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

   명령 프롬프트:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

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. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

9. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the Project > Owner role to the service account.

      To grant the role, find the Select a role list, then select Project > Owner.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

      Do not close your browser window. You will use it in the next step.

10. Create a service account key:

    1. In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
    2. Click Keys.
    3. Click Add key, and then click Create new key.
    4. Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
    5. Click Close.

11. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 설정합니다. 이 변수는 현재 셸 세션에만 적용되므로 새 세션을 열면 변수를 다시 설정합니다.

    예: Linux 또는 macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

    예를 들면 다음과 같습니다.

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

    예: Windows

    PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

    예를 들면 다음과 같습니다.

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

    명령 프롬프트:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    KEY_PATH를 사용자 인증 정보가 포함된 JSON 파일의 경로로 바꿉니다.

클라이언트 라이브러리

Vertex AI는 다음 언어의 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. 사용할 언어를 선택합니다.

C#

다음 명령어를 실행하여 프로젝트 파일에 Google.Cloud.AIPlatform.V1 패키지 참조를 추가합니다.

dotnet add package Google.Cloud.AIPlatform.V1

코드 샘플 사용해 보기

개별 코드 샘플을 보거나 가져오려면 dotnet-aiplatform GitHub 저장소로 이동합니다.

클라이언트 라이브러리 문서

자세한 내용은 Vertex AI .NET 클라이언트 라이브러리 문서를 참조하세요.

Java

Maven을 사용하는 경우 종속 항목에 다음을 추가합니다.

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

Gradle을 사용하는 경우 종속 항목에 다음을 추가합니다.

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

SBT를 사용하는 경우 종속 항목에 다음을 추가합니다.

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

코드 샘플 사용해 보기

개별 코드 샘플을 보거나 가져오려면 java-aiplatform GitHub 저장소로 이동합니다.

클라이언트 라이브러리 문서

자세한 내용은 자바용 Vertex AI 클라이언트 라이브러리 문서를 참조하세요.

Node.js

라이브러리를 설치하기 전에 Node.js 개발을 위한 환경을 준비합니다.

환경에서 다음 명령어를 실행하여 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

npm install @google-cloud/aiplatform

클라이언트 라이브러리 문서

자세한 내용은 Node.js용 Vertex AI 클라이언트 라이브러리 문서를 참조하세요.

Python

Vertex AI Python 클라이언트 라이브러리는 Python용 Vertex AI SDK를 설치할 때 설치됩니다.

자세한 내용은 Python용 Vertex AI SDK 설치를 참조하세요.

Go

라이브러리를 설치하기 전에 Go 개발을 위한 환경을 준비합니다.

사용 가능한 패키지 검토

사용 가능한 Vertex AI API Go 패키지를 검토하여 프로젝트 니즈에 가장 적합한 패키지를 결정합니다.

• 패키지 cloud.google.com/go/vertexai (권장)

  vertexai는 일반적인 기능에 대한 액세스를 제공하는 인간이 작성한 패키지입니다.

  이 패키지는 Vertex AI API를 사용하여 빌드하는 대부분의 개발자에게 시작점으로 권장됩니다. 이 패키지에 아직 포함되지 않은 기능을 이용하려면 자동 생성된 aiplatform을 사용하세요.

• 패키지 cloud.google.com/go/aiplatform

  aiplatform은 자동 생성된 패키지입니다.

  이 패키지는 인간이 작성한 vertexai 패키지에서 아직 제공하지 않는 Vertex AI API 기능에 액세스해야 하는 프로젝트를 대상으로 합니다.

설치

• 패키지 cloud.google.com/go/vertexai (권장)

  다음 명령어를 실행하여 사용자 환경에 이 패키지를 설치합니다.

  go get cloud.google.com/go/vertexai
  

• 패키지 cloud.google.com/go/aiplatform

  다음 명령어를 실행하여 사용자 환경에 이 패키지를 설치합니다.

  go get cloud.google.com/go/aiplatform
  

샘플

• 패키지 cloud.google.com/go/vertexai (권장)

  이 패키지를 사용한 샘플은 최상위 vertexai 디렉터리의 golang-samples GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > vertexai

• 패키지 cloud.google.com/go/aiplatform

  이 패키지를 사용한 샘플은 최상위 aiplatform 디렉터리의 golang-samples GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > aiplatform

클라이언트 라이브러리 문서

라이브러리에 대한 자세한 내용은 Go용 Vertex AI 클라이언트 라이브러리 문서를 참조하세요.

• 패키지 cloud.google.com/go/vertexai (권장)

  • Vertex AI cloud.google.com/go/vertexai API 참조

• 패키지 cloud.google.com/go/aiplatform

  • Vertex AI cloud.google.com/go/aiplatform v1 API 참조
  • Vertex AI cloud.google.com/go/aiplatform v1beta1 API 참조