En esta página se describen las interfaces que puede usar para interactuar con Vertex AI y cuándo debe usarlas. Puedes usar estas interfaces junto con una de las soluciones de cuadernos de Vertex AI.
Algunas operaciones de Vertex AI solo están disponibles a través de interfaces específicas, por lo que es posible que tengas que cambiar de interfaz durante tu flujo de trabajo. Por ejemplo, en Vertex AI Experiments, debes usar la API para registrar datos en una ejecución de un experimento, pero puedes ver los resultados en la consola.
Consola
La consola Google Cloud es una interfaz gráfica de usuario que puedes usar para trabajar con tus recursos de aprendizaje automático.
En la Google Cloud consola, puedes gestionar tus conjuntos de datos gestionados, modelos, endpoints y trabajos. También puedes acceder a otros Google Cloud servicios, como Cloud Storage y BigQuery, a través de la consola.
Usa la Google Cloud consola si prefieres ver y gestionar tus recursos y visualizaciones de Vertex AI a través de una interfaz gráfica de usuario.
Para obtener más información, consulta la página Panel de control de la sección Vertex AI:
gcloud
La interfaz de línea de comandos (CLI) de Google Cloud es un conjunto de herramientas para crear y gestionar recursos Google Cloud con el comando gcloud.
Usa la CLI de Google Cloud cuando quieras gestionar tus recursos de Vertex AI desde la línea de comandos o mediante secuencias de comandos y otras automatizaciones.
Para obtener más información, consulta Instalar la CLI de gcloud y la referencia de gcloud ai.
Terraform
Terraform es una herramienta de infraestructura como código (IaC) que puedes usar para aprovisionar la infraestructura, como recursos y permisos, de variosGoogle Cloud servicios, incluido Vertex AI.
Puedes definir los recursos y permisos de Vertex AI de tu Google Cloud proyecto en un archivo de configuración de Terraform. Después, puedes usar Terraform para aplicar la configuración a tu proyecto creando recursos y actualizando los que ya tengas.
Usa Terraform si quieres estandarizar la infraestructura de los recursos de Vertex AI de tu proyecto y actualizar la infraestructura del proyecto mientras cumples las dependencias de los recursos. Google Cloud Google Cloud
Para empezar, consulta la compatibilidad de Terraform con Vertex AI.
Python
Usa el SDK de Vertex AI para Python para automatizar tu flujo de trabajo de Vertex AI de forma programática.
El SDK de Vertex AI para Python es similar a la biblioteca de cliente de Python de Vertex AI, pero el SDK es de nivel superior y menos granular. Para obtener más información, consulta el artículo Diferencias entre el SDK y la biblioteca de cliente.
Para empezar, consulta Instalar el SDK de Vertex AI.
Bibliotecas de cliente
Las bibliotecas de cliente usan las convenciones naturales de cada lenguaje admitido para llamar a la API Vertex AI y reducir el código estándar que tienes que escribir.
Vertex AI admite los siguientes idiomas:
Python. La biblioteca de cliente de Python de Vertex AI se instala cuando instalas el SDK de Vertex AI para Python.
Java
Node.js
C#
Go
Para obtener más información, consulta Instalar las bibliotecas de cliente de Vertex AI.
REST
La API REST de Vertex AI proporciona servicios RESTful para gestionar trabajos, modelos y endpoints, así como para hacer inferencias con modelos alojados en Google Cloud.
Usa la API REST si necesitas usar tus propias bibliotecas para llamar a la API Vertex AI desde tu aplicación.
Para empezar, consulta la referencia de la API REST de Vertex AI.
Siguientes pasos
- Configura un proyecto y un entorno de desarrollo.
- Elige un método de entrenamiento.
- Tutoriales sobre imágenes, datos tabulares y entrenamiento personalizado.
- Consulta las prácticas recomendadas para implementar modelos de aprendizaje automático con entrenamiento personalizado en Vertex AI.