Installare l'SDK Vertex AI Python

Utilizza l'SDK Vertex AI per Python per automatizzare i flussi di lavoro di machine learning (ML). Questo argomento mostra come installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni informazioni sull'SDK Vertex AI, consulta le seguenti risorse:

L'installazione dell'SDK Vertex AI per Python include i seguenti passaggi:

  1. Crea un ambiente Python isolato
  2. Installa il pacchetto dell'SDK Vertex AI
  3. Inizializza l'SDK Vertex AI

crea un ambiente Python isolato

Una best practice per Python consiste nell'installare l'SDK Vertex AI in una in un ambiente Python isolato per ogni progetto. Ciò aiuta a prevenire la dipendenza, la versione e le autorizzazioni. Puoi creare un ambiente isolato per l'uso della riga di comando in una shell o per l'uso di un blocco note.

Per creare un ambiente isolato quando utilizzi la riga di comando, attiva una venv. Dopo il giorno l'ambiente venv è attivato, puoi installare SDK Vertex AI ed esegui i tuoi script Python. Per ulteriori informazioni, vedi Utilizza venv per isolare le dipendenze e configurare un ambiente di sviluppo Python.

Per utilizzare un blocco note per l'ambiente isolato, crea un'istanza del blocco note. Dopo aver creato l'istanza del blocco note, utilizzala per installare SDK Vertex AI ed esegui i tuoi script Python. Per ulteriori informazioni, vedi Crea un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.

Installa o aggiorna il pacchetto SDK Vertex AI

Per installare o aggiornare l'SDK Vertex AI, esegui questo comando nel dell'ambiente virtuale:

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Inizializza l'SDK Vertex AI

Dopo aver installato l'SDK Vertex AI per Python, devi inizializzare l'SDK con i dettagli di Vertex AI e Google Cloud. Ad esempio, quando inizializzare l'SDK, specificare informazioni quali nome del progetto, regione e del bucket Cloud Storage gestione temporanea. Il metodo riportato di seguito è un esempio un metodo che inizializza l'SDK Vertex AI.

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,
):

    from google.cloud import aiplatform

    aiplatform.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,
    )

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