Interfacce per Vertex AI

In questa pagina vengono descritte le interfacce che puoi utilizzare per interagire Vertex AI e quando dovresti utilizzarli. Puoi utilizzare queste interfacce insieme a una delle soluzioni per i 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 all'esecuzione di un esperimento, ma puoi visualizzarne 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, ad esempio 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 per gestire Vertex AI dalla riga di comando o tramite script e altre opzioni di automazione.

Per ulteriori informazioni, consulta Installare gcloud CLI e Riferimento gcloud ai.

Terraform

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

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

Python

Usa l'SDK Vertex AI per Python per automatizzare in modo programmatico nel flusso di lavoro Vertex AI.

L'SDK Vertex AI per Python è simile al client Python di Vertex AI libreria di Google, ma 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 supportati i seguenti linguaggi:

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

  • Java

  • Node.js

  • C#

  • Vai

Per saperne di più, 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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