Introduzione all'SDK Vertex AI per Python

L'SDK Vertex AI per Python ti aiuta ad automatizzare l'importazione dati, ad addestrare i modelli e a ottenere previsioni su Vertex AI. L'SDK Vertex AI utilizza il codice Python per accedere all'API Vertex AI in modo da poter eseguire in modo programmatico la maggior parte delle operazioni che puoi svolgere nella console Google Cloud.

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API SDK Vertex AI per Python.

Perché utilizzare l'SDK Vertex AI

L'SDK Vertex AI per Python è consigliato se sei un esperto di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) o un data scientist che vuole automatizzare il flusso di lavoro in modo programmatico. L'SDK Vertex AI per Python è simile alla libreria client Vertex AI Python, tranne per il fatto che l'SDK Vertex AI è di livello superiore e meno granulare. Per saperne di più, consulta Informazioni sulle differenze tra SDK e librerie client.

Scrivere codice con l'SDK Vertex AI per Python

Per utilizzare l'SDK Vertex AI per Python:

  1. Installa il pacchetto google-cloud-aiplatform, che include sia l'SDK Vertex AI per Python sia la libreria client Vertex AI Python, eseguendo il seguente comando nel tuo ambiente virtuale:

    pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

  2. Utilizza il seguente codice per importare lo spazio dei nomi google.cloud.aiplatform:

    from google.cloud import aiplatform

  3. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

Scopri di più sull'SDK Vertex AI per Python

Consulta la seguente documentazione:

Prova esempi di codice e tutorial

I tutorial sui blocchi note Jupyter mostrano come utilizzare l'SDK Vertex AI per Python all'interno di un flusso di lavoro più ampio. Per ulteriori informazioni, consulta i tutorial sui notebook Vertex AI.

Gli esempi di codice nel repository GitHub dell'SDK Vertex AI per Python mostrano come completare le singole attività. Per ulteriori informazioni, consulta il repository GitHub dell'SDK Vertex AI per Python.

Informazioni sulle differenze tra l'SDK e la libreria client di Vertex AI

Quando installi l'SDK Vertex AI per Python, viene installata anche la libreria client di Vertex AI Python. L'SDK Vertex AI e la libreria client Vertex AI Python forniscono funzionalità simili con diversi livelli di granularità. L'SDK Vertex AI opera a un livello di astrazione superiore rispetto alla libreria client ed è adatto alla maggior parte dei flussi di lavoro di data science comuni. Se hai bisogno di funzionalità di livello inferiore, utilizza la libreria client Python di Vertex AI.

L'SDK Vertex AI è disponibile per Python e una libreria client Vertex AI è disponibile per Python, Java e Node.js. Per scoprire come installare la libreria client Java o Node.js, consulta la pagina Installare le librerie client di Vertex AI. Se una libreria client non è disponibile nel tuo linguaggio di programmazione preferito, puoi utilizzare l'API REST di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento REST di Vertex AI.

Utilizzare insieme la libreria client Python e l'SDK Vertex AI

Se utilizzi l'SDK Vertex AI per Python e scopri di aver bisogno di maggiore flessibilità o controllo oppure se hai bisogno di un metodo non incluso nell'SDK Vertex AI, puoi utilizzare la libreria client Python di Vertex AI nello stesso flusso di lavoro. La libreria client Python di Vertex AI utilizza un ambito diverso per accedere all' API Vertex AI. I namespace della libreria client e dell'SDK Vertex AI per Python possono essere utilizzati nello stesso script Python aggiungendo una riga import per ciascuno nello script Python.

Importa lo spazio dei nomi della libreria client Python di Vertex AI

Il nome dello spazio dei nomi della libreria client Python di Vertex AI è google.cloud.aiplatform.gapic. Questo spazio dei nomi corrisponde allo spazio dei nomi google.cloud.aiplatform_v1. Questi due spazi dei nomi possono essere utilizzati in modo intercambiabile. Per importare la libreria client Python, includi uno dei seguenti elementi nello script Python:

from google.cloud import aiplatform_v1
 
from google.cloud.aiplatform import gapic

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