Le SDK Vertex AI pour Python vous permet d'automatiser l'ingestion de données, d'entraîner des modèles et d'obtenir des prédictions sur Vertex AI. Le SDK Vertex AI utilise du code Python pour accéder à l'API Vertex AI et vous permettre ainsi d'effectuer la plupart des opérations de manière automatisée dans la console Google Cloud.
Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.
Pourquoi utiliser le SDK Vertex AI ?
Le SDK Vertex AI pour Python est recommandé si vous êtes un ingénieur expérimenté en machine learning (ML) et en intelligence artificielle (IA) ou un data scientist souhaitant automatiser votre workflow. Le SDK Vertex AI pour Python est semblable à la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python, à la différence que le SDK Vertex AI est de niveau plus élevé et possède une précision moindre. Pour en savoir plus, consultez la section Comprendre les différences entre le SDK et la bibliothèque cliente.
Écrire du code avec le SDK Vertex AI pour Python
Pour utiliser le SDK Vertex AI pour Python :
Installez le package
google-cloud-aiplatform, qui inclut à la fois le SDK Vertex AI pour Python et la bibliothèque cliente Python Vertex AI, en exécutant la commande suivante dans votre environnement virtuel :pip install --upgrade google-cloud-aiplatformUtilisez le code suivant pour importer l'espace de noms
google.cloud.aiplatform:from google.cloud import aiplatform
En savoir plus sur le SDK Vertex AI pour Python
Consultez la documentation suivante :
Présentation des classes du SDK Vertex AI : présentation des classes et des fonctionnalités clés du SDK Vertex AI.
Documentation de référence Python pour Vertex AI : contient la documentation de référence pour tous les espaces de noms, classes, méthodes et propriétés du package
google-cloud-aiplatform, qui inclut le SDK Vertex AI, l'aperçu du SDK Vertex AI et Les bibliothèques clientes Vertex AI.
Essayer des exemples de code et des tutoriels
Les tutoriels sur les notebooks Jupyter montrent comment utiliser le SDK Vertex AI pour Python dans le cadre d'un workflow plus important. Pour en savoir plus, consultez les Tutoriels sur les notebooks Vertex AI.
Les exemples de code du dépôt GitHub du SDK Vertex AI pour Python vous montrent comment effectuer des tâches individuelles. Pour en savoir plus, consultez le dépôt GitHub du SDK Vertex AI pour Python.
Comprendre les différences entre le SDK Vertex AI et la bibliothèque cliente
Lorsque vous installez le SDK Vertex AI pour Python, la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python est également installée. Le SDK Vertex AI et la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python offrent des fonctionnalités similaires, mais avec des niveaux de précision différents. Le SDK Vertex AI fonctionne à un niveau d'abstraction plus élevé que la bibliothèque cliente et convient à la plupart des workflows de data science. Si vous avez besoin de fonctionnalités de niveau inférieur, utilisez la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python.
Le SDK Vertex AI est disponible pour Python, et il existe une bibliothèque cliente Vertex AI pour Python, Java et Node.js. Pour découvrir comment installer la bibliothèque cliente Java ou Node.js, consultez la page Installer les bibliothèques clientes Vertex AI. S'il n'existe pas de bibliothèque cliente dans le langage de programmation de votre choix, vous pouvez utiliser l'API REST Vertex AI. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence REST Vertex AI.
Utiliser conjointement le SDK et la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python
Si vous utilisez le SDK Vertex AI pour Python et que vous découvrez que vous avez besoin de davantage de flexibilité ou de contrôle, ou si vous avez besoin d'une méthode non incluse dans le SDK Vertex AI, vous pouvez utiliser la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python dans le même workflow. La bibliothèque cliente Vertex AI pour Python utilise un espace de noms différent pour accéder à l'API Vertex AI. Vous pouvez utiliser les espaces de noms de la bibliothèque cliente et du SDK Vertex AI pour Python dans le même script Python en ajoutant une ligne import pour chacun d'entre eux.
Importer l'espace de noms de la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python
L'espace de noms de la bibliothèque cliente Vertex AI pour Python est google.cloud.aiplatform.gapic. Il correspond à l'espace de noms google.cloud.aiplatform_v1. Ces deux espaces de noms peuvent être utilisés de manière interchangeable. Pour importer la bibliothèque cliente Python, incluez l'une des instructions suivantes dans votre script Python :
from google.cloud import aiplatform_v1
from google.cloud.aiplatform import gapic
Étapes suivantes
Découvrez comment choisir une méthode d'entraînement.