Vertex AI SDK for Python 설치

Python용 Vertex AI SDK를 사용하여 머신러닝(ML) 워크플로를 자동화합니다. 이 주제에서는 Python용 Vertex AI SDK를 설치하는 방법을 보여줍니다. Vertex AI SDK에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

Python용 Vertex AI SDK 설치에는 다음 단계가 포함됩니다.

  1. 격리된 Python 환경 만들기
  2. Vertex AI SDK 패키지 설치
  3. Vertex AI SDK 초기화

격리된 Python 환경 만들기

Python 권장사항은 각 프로젝트에 대해 격리된 Python 환경에 Vertex AI SDK를 설치하는 것입니다. 이렇게 하면 종속 항목, 버전, 권한 충돌을 방지할 수 있습니다. 셸에서 명령줄을 사용하거나 노트북을 사용하기 위한 격리된 환경을 만들 수 있습니다.

명령줄을 사용할 때 격리된 환경을 만들려면 venv 환경을 활성화하세요. venv 환경이 활성화되면 Vertex AI SDK를 설치하고 Python 스크립트를 실행할 준비가 된 것입니다. 자세한 내용은 venv를 사용하여 종속 항목 격리 및 Python 개발 환경 설정을 참조하세요.

격리된 환경에서 노트북을 사용하려면 노트북 인스턴스를 만듭니다. 노트북 인스턴스를 만든 후 이를 사용하여 Vertex AI SDK를 설치하고 Python 스크립트를 실행합니다. 자세한 내용은 사용자 관리 노트북 인스턴스 만들기를 참조하세요.

Vertex AI SDK 패키지 설치 또는 업데이트

Vertex AI SDK를 설치하거나 업데이트하려면 가상 환경에서 다음 명령어를 실행합니다.

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Vertex AI SDK 초기화

Python용 Vertex AI SDK를 설치한 후 Vertex AI 및 Google Cloud 세부정보로 SDK를 초기화해야 합니다. 예를 들어 SDK를 초기화할 때 프로젝트 이름, 리전, 스테이징 Cloud Storage 버킷과 같은 정보를 지정합니다. 다음 메서드는 Vertex AI SDK를 초기화하는 메서드의 예시입니다.

def init_sample(
    project: Optional[str] = None,
    location: Optional[str] = None,
    experiment: Optional[str] = None,
    staging_bucket: Optional[str] = None,
    credentials: Optional[google.auth.credentials.Credentials] = None,
    encryption_spec_key_name: Optional[str] = None,
    service_account: Optional[str] = None,
):

    import vertexai

    vertexai.init(
        project=project,
        location=location,
        experiment=experiment,
        staging_bucket=staging_bucket,
        credentials=credentials,
        encryption_spec_key_name=encryption_spec_key_name,
        service_account=service_account,
    )

다음 단계