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Utilisez le SDK Vertex AI pour Python afin d'automatiser vos workflows de machine learning (ML).
Cette rubrique explique comment installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus sur le SDK Vertex AI, consultez les ressources suivantes :
Une bonne pratique Python consiste à installer le SDK Vertex AI dans un environnement Python isolé pour chaque projet. Cela permet d'éviter les conflits de dépendance, de version et d'autorisations. Vous pouvez créer un environnement isolé pour utiliser la ligne de commande dans un shell ou pour utiliser un notebook.
Pour utiliser un notebook pour votre environnement isolé, créez une instance de notebook.
Une fois votre instance de notebook créée, utilisez-la pour installer le SDK Vertex AI et exécuter vos scripts Python. Pour en savoir plus, consultez Créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur.
Installer ou mettre à jour le package du SDK Vertex AI
Pour installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI, exécutez la commande suivante dans votre environnement virtuel :
pip install --upgrade google-cloud-aiplatform
Initialiser le SDK Vertex AI
Une fois le SDK Vertex AI pour Python installé, vous devez l'initialiser avec vos détails Vertex AI et Google Cloud . Par exemple, lorsque vous initialisez le SDK, vous spécifiez des informations telles que le nom du projet, la région et le bucket Cloud Storage de préproduction. La méthode suivante est un exemple de méthode d'initialisation du SDK Vertex AI.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[],[],null,["# Install the Vertex AI SDK for Python\n\nUse the Vertex AI SDK for Python to automate your machine learning (ML) workflows.\nThis topic shows you how to install the Vertex AI SDK for Python. For more\ninformation about the Vertex AI SDK, see the following resources:\n\n- To learn about the Vertex AI SDK for Python, see [Introduction to the Vertex AI SDK for Python](/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk).\n- To learn how to train a model using the Vertex AI SDK for Python, see the [Train\n a model using Vertex AI and the Python\n SDK](/vertex-ai/docs/tutorials/tabular-bq-prediction).\n- To learn about the classes and methods in the Vertex AI SDK for Python, see the [Vertex AI SDK reference](/python/docs/reference/aiplatform/latest/google.cloud.aiplatform).\n\nInstallation of the Vertex AI SDK for Python includes the following steps:\n\n1. [Create an isolated Python environment](#create-isolated-environment)\n2. [Install the Vertex AI SDK package](#install-python-sdk)\n3. [Initialize the Vertex AI SDK](#initialize-python-sdk)\n\nCreate an isolated Python environment\n-------------------------------------\n\nA Python best practice is to install the Vertex AI SDK in an\nisolated Python environment for each project. This helps prevent dependency,\nversion, and permissions conflicts. You can create an isolated environment for\nusing the command line in a shell or for using a notebook.\n\nTo create an isolated environment when you use the command line, [activate a\n`venv` environment](/python/docs/setup#installing_and_using_virtualenv). After\nthe `venv` environment is activated, you're ready to install the\nVertex AI SDK and run your Python scripts. For more information, see\n[Use `venv` to isolate dependencies](/python/docs/setup#installing_and_using_virtualenv)\nand [Set up a Python development environment](/python/docs/setup).\n\nTo use a notebook in an isolated environment, you can create a\nVertex AI Workbench instance. Then, install the Vertex AI SDK\nand run your Python scripts from a notebook on your Vertex AI Workbench instance.\nFor more information, see\n[Create a Vertex AI Workbench instance](/vertex-ai/docs/workbench/instances/create).\n\nInstall or update the Vertex AI SDK package\n-------------------------------------------\n\nTo install or update the Vertex AI SDK, run the following command in your\nvirtual environment: \n\n```\npip install --upgrade google-cloud-aiplatform\n```\n\nInitialize the Vertex AI SDK\n----------------------------\n\nAfter you install the Vertex AI SDK for Python, you must initialize the SDK with\nyour Vertex AI and Google Cloud details. For example, when you\ninitialize the SDK, you specify information such as your project name, region,\nand your staging Cloud Storage bucket. The following method is an example of\na method that initializes the Vertex AI SDK. \n\n def init_sample(\n project: Optional[str] = None,\n location: Optional[str] = None,\n experiment: Optional[str] = None,\n staging_bucket: Optional[str] = None,\n credentials: Optional[google.auth.credentials.Credentials] = None,\n encryption_spec_key_name: Optional[str] = None,\n service_account: Optional[str] = None,\n ):\n\n import https://cloud.google.com/python/docs/reference/vertexai/latest/\n\n https://cloud.google.com/python/docs/reference/vertexai/latest/.init(\n project=project,\n location=location,\n experiment=experiment,\n staging_bucket=staging_bucket,\n credentials=credentials,\n encryption_spec_key_name=encryption_spec_key_name,\n service_account=service_account,\n )\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about the [Vertex AI SDK](/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk)."]]
