Vertex AI-Clientbibliotheken installieren

Clientbibliotheken bieten eine optimierte Entwicklung für den Aufruf der Vertex AI API. Die Clientbibliotheken verwenden die natürlichen Konventionen jeder unterstützten Sprache und reduzieren Standardcode, den Sie schreiben müssen. Im folgenden Leitfaden wird die Installation beschrieben.

Hinweis

1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

3. Vertex AI API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

4. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

   1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
   2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.

   3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

   4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.

   5. Weisen Sie dem Dienstkonto die Rolle Project > Owner zu.

      Wenn Sie die Rolle zuweisen möchten, suchen Sie die Liste Rolle auswählen und wählen Sie Project > Owner aus.

      Hinweis: Das Feld Rolle hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen. In Produktionsumgebungen sollten Sie die Inhaber-, Bearbeiter- und Betrachterrolle nicht zuweisen. Gewähren Sie stattdessen eine vordefinierte Rolle oder eine benutzerdefinierte Rolle, die Ihren Anforderungen entspricht.
   6. Klicken Sie auf Weiter.

   7. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

5. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

   1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
   2. Klicken Sie auf Schlüssel.
   3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
   4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
   5. Klicken Sie auf Schließen.

6. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

   Beispiel: Linux oder macOS

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

   Beispiel:

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

   Beispiel: Windows

   Für PowerShell:

   $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

   Beispiel:

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

   Für Eingabeaufforderung:

   set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

   Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

7. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

   Zur Projektauswahl

8. Vertex AI API aktivieren.

   Aktivieren Sie die API

9. Erstellen Sie ein Dienstkonto:

   1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Dienstkonto erstellen.

      Zur Seite „Dienstkonto erstellen“
   2. Wählen Sie Ihr Projekt aus.

   3. Geben Sie im Feld Dienstkontoname einen Namen ein. Die Google Cloud Console füllt das Feld Dienstkonto-ID anhand dieses Namens aus.

      Geben Sie im Feld Dienstkontobeschreibung eine Beschreibung ein. Beispiel: Service account for quickstart.

   4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.

   5. Weisen Sie dem Dienstkonto die Rolle Project > Owner zu.

      Wenn Sie die Rolle zuweisen möchten, suchen Sie die Liste Rolle auswählen und wählen Sie Project > Owner aus.

      Hinweis: Das Feld Rolle hat Einfluss darauf, auf welche Ressourcen in Ihrem Projekt das Dienstkonto zugreifen kann. Sie können diese Rollen später widerrufen oder zusätzliche Rollen erteilen. In Produktionsumgebungen sollten Sie die Inhaber-, Bearbeiter- und Betrachterrolle nicht zuweisen. Gewähren Sie stattdessen eine vordefinierte Rolle oder eine benutzerdefinierte Rolle, die Ihren Anforderungen entspricht.
   6. Klicken Sie auf Weiter.

   7. Klicken Sie auf Fertig, um das Erstellen des Dienstkontos abzuschließen.

      Schließen Sie das Browserfenster nicht. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

10. Erstellen Sie einen Dienstkontoschlüssel:

    1. Klicken Sie in der Google Cloud Console auf die E-Mail-Adresse des von Ihnen erstellten Dienstkontos.
    2. Klicken Sie auf Schlüssel.
    3. Klicken Sie auf Schlüssel hinzufügen und dann auf Neuen Schlüssel erstellen.
    4. Klicken Sie auf Erstellen. Daraufhin wird eine JSON-Schlüsseldatei auf Ihren Computer heruntergeladen.
    5. Klicken Sie auf Schließen.

11. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf den Pfad der JSON-Datei fest, die Ihre Anmeldedaten enthält. Diese Variable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie die Variable neu festlegen.

    Beispiel: Linux oder macOS

    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

    Beispiel:

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

    Beispiel: Windows

    Für PowerShell:

    $env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

    Beispiel:

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

    Für Eingabeaufforderung:

    set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

    Geben Sie für KEY_PATH den Dateipfad der JSON-Datei an, die Ihre Anmeldedaten enthält.

Clientbibliotheken

Vertex AI stellt Clientbibliotheken für die folgenden Sprachen bereit. Wählen Sie die gewünschte Sprache aus.

C#

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Google.Cloud.AIPlatform.V1-Paketverweis zur Projektdatei hinzuzufügen:

dotnet add package Google.Cloud.AIPlatform.V1

Codebeispiele ausprobieren

Rufen Sie das GitHub-Repository dotnet-aiplatform auf, um einzelne Codebeispiele anzusehen oder abzurufen.

Dokumentation der Clientbibliothek

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Vertex AI .NET-Clientbibliothek.

Java

Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie Ihrer Abhängigkeiten Folgendes hinzu.

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

Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

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

Wenn Sie SBT verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

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

Codebeispiele ausprobieren

Rufen Sie das GitHub-Repository java-aiplatform auf, um einzelne Codebeispiele anzusehen oder abzurufen.

Dokumentation der Clientbibliothek

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Java-Clientbibliothek von Vertex.

Node.js

Bereiten Sie Ihre Umgebung für die Node.js-Entwicklung vor, bevor Sie die Bibliothek installieren.

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrer Umgebung aus, um die Clientbibliothek zu installieren:

npm install @google-cloud/aiplatform

Dokumentation der Clientbibliothek

Weitere Informationen finden Sie in der Vertex AI-Clientbibliothek für Node.js.

Python

Die Vertex AI-Python-Clientbibliothek wird bei der Installation des Vertex AI SDK für Python installiert.

Weitere Informationen finden Sie unter Vertex AI SDK für Python installieren.

Einfach loslegen (Go)

Bereiten Sie Ihre Umgebung für die Go-Entwicklung vor, bevor Sie die Bibliothek installieren.

Verfügbare Pakete prüfen

Prüfen Sie die verfügbaren Go-Pakete der Vertex AI API, um festzustellen, welches Paket die Anforderungen Ihres Projekts am besten erfüllt:

• Paket cloud.google.com/go/vertexai (empfohlen)

  vertexai ist ein von Menschen erstelltes Paket, das Zugriff auf allgemeine Funktionen und Features bietet.

  Dieses Paket wird als Ausgangspunkt für die meisten Entwickler empfohlen, die mit der Vertex AI API arbeiten. Verwenden Sie stattdessen das automatisch generierte aiplatform, um auf Funktionen und Features zuzugreifen, die noch nicht von diesem Paket abgedeckt sind.

• Paket cloud.google.com/go/aiplatform

  aiplatform ist ein automatisch generiertes Paket.

  Dieses Paket ist für Projekte gedacht, die Zugriff auf die Funktionen und Features der Vertex AI API benötigen, die noch nicht vom vom Menschen erstellten Paket vertexai bereitgestellt wurden.

Installation

• Paket cloud.google.com/go/vertexai (empfohlen)

  Führen Sie den folgenden Befehl aus, um dieses Paket in Ihrer Umgebung zu installieren:

  go get cloud.google.com/go/vertexai
  

• Paket cloud.google.com/go/aiplatform

  Führen Sie den folgenden Befehl aus, um dieses Paket in Ihrer Umgebung zu installieren:

  go get cloud.google.com/go/aiplatform
  

Beispiele

• Paket cloud.google.com/go/vertexai (empfohlen)

  Beispiele für die Verwendung dieses Pakets finden Sie im GitHub-Repository golang-samples im übergeordneten Verzeichnis vertexai:

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > vertexai

• Paket cloud.google.com/go/aiplatform

  Beispiele für die Verwendung dieses Pakets finden Sie im GitHub-Repository golang-samples im übergeordneten Verzeichnis aiplatform:

  github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples > aiplatform

Dokumentation der Clientbibliothek

Weitere Informationen zur Bibliothek finden Sie in der Dokumentation zur Vertex AI-Clientbibliothek für Go:

• Paket cloud.google.com/go/vertexai (empfohlen)

  • Vertex AI cloud.google.com/go/vertexai API-Referenz

• Paket cloud.google.com/go/aiplatform

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