Interfacce per Vertex AI

Questa pagina descrive le interfacce che puoi utilizzare per interagire con Vertex AI e quando utilizzarle. Puoi utilizzare queste interfacce insieme a una delle soluzioni di notebook di Vertex AI.

Alcune operazioni di Vertex AI sono disponibili solo tramite interfacce specifiche, pertanto potrebbe essere necessario passare da un'interfaccia all'altra durante il flusso di lavoro. Ad esempio, in Vertex AI Experiments devi utilizzare l'API per registrare i dati in un'esecuzione dell'esperimento, ma puoi visualizzare i risultati nella console.

Console

La console Google Cloud è una Graphic User Interface che puoi utilizzare per lavorare con le risorse di machine learning.

Nella console Google Cloud puoi gestire i set di dati gestiti, i modelli, gli endpoint e i job. Puoi anche accedere ad altri servizi Google Cloud, come Cloud Storage e BigQuery, tramite la console.

Utilizza la console Google Cloud se preferisci visualizzare e gestire le risorse e le visualizzazioni di Vertex AI tramite un'interfaccia utente grafica.

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Dashboard della sezione Vertex AI:

Vai alla dashboard

gcloud

L'interfaccia a riga di comando (CLI) di Google Cloud è un insieme di strumenti per creare e gestire le risorse Google Cloud utilizzando il comando gcloud.

Utilizza Google Cloud CLI quando vuoi gestire le risorse Vertex AI dalla riga di comando o tramite script e altre automazioni.

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Installare gcloud CLI e la documentazione di riferimento di gcloud ai.

Terraform

Terraform è uno strumento di Infrastructure as Code (IaC) che puoi utilizzare per eseguire il provisioning dell'infrastruttura, ad esempio risorse e autorizzazioni, per più servizi Google Cloud, tra cui Vertex AI.

Puoi definire le risorse e le autorizzazioni Vertex AI per il tuo progetto Google Cloud in un file di configurazione Terraform. Puoi quindi utilizzare Terraform per applicare la configurazione al progetto creando nuove risorse e aggiornando quelle esistenti.

Utilizza Terraform se vuoi standardizzare l'infrastruttura per le risorse Vertex AI nel tuo progetto Google Cloud e aggiornare l'infrastruttura del progetto Google Cloud esistente soddisfacendo le dipendenze delle risorse.

Per iniziare, consulta l'assistenza Terraform per Vertex AI.

Python

Utilizza l'SDK Vertex AI per Python per automatizzare in modo programmatico il flusso di lavoro Vertex AI.

L'SDK Vertex AI per Python è simile alla libreria client Vertex AI Python, ad eccezione del fatto che l'SDK è di livello superiore e meno granulare. Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni sulle differenze tra SDK e libreria client.

Per iniziare, consulta Installare l'SDK Vertex AI.

Librerie client

Le librerie client utilizzano le convenzioni naturali di ogni linguaggio supportato per chiamare l'API Vertex AI e ridurre il codice boilerplate che devi scrivere.

Per Vertex AI sono supportate le seguenti lingue:

  • Python. La libreria client Vertex AI Python viene installata quando installi l'SDK Vertex AI per Python.

  • Java

  • Node.js

  • C#

  • Vai

Per ulteriori informazioni, vedi Installare le librerie client di Vertex AI.

REST

L'API REST di Vertex AI fornisce servizi RESTful per la gestione di job, modelli ed endpoint e per fare previsioni con i modelli ospitati su Google Cloud.

Utilizza l'API REST se devi utilizzare le tue librerie per chiamare l'API Vertex AI dalla tua applicazione.

Per iniziare, consulta il riferimento REST dell'API Vertex AI.

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