Usa el SDK de Vertex AI para Python

El SDK de Vertex AI para Python te ayuda a automatizar la transferencia de datos y entrenar modelos a fin de obtener predicciones sobre Vertex AI. El SDK usa el código de Python para acceder a la API de Vertex AI, de modo que puedas realizar de manera programática todo lo que puedes hacer en la consola de Vertex AI.

¿Por qué usar el SDK de Vertex AI?

Se recomienda el SDK si eres un ingeniero experto de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) o un científico de datos que desea automatizar tu flujo de trabajo de manera programática. El SDK de Vertex AI para Python es similar a la biblioteca cliente de Vertex AI para Python, excepto que el SDK es de nivel superior y menos detallado. Para obtener más información, consulta Comprende el SDK y las diferencias de la biblioteca cliente.

Instala el SDK de Vertex AI

La instalación del SDK de AI de Vertex para Python incluye los siguientes pasos:

1. Crea un entorno aislado de Python
2. Instala el paquete del SDK de Vertex AI
3. Inicializa el SDK de Vertex AI

Crea un entorno aislado de Python

Una práctica recomendada de Python es instalar el SDK de Vertex AI en un entorno de Python aislado para cada proyecto. Esto ayuda a evitar conflictos de dependencia, versión y permisos. Puedes crear un entorno aislado para usar la línea de comandos en una shell o un notebook.

Para crear un entorno aislado cuando usas la línea de comandos, activa un entorno venv. Después de activar el entorno venv, estás listo para instalar el SDK de Vertex AI y ejecutar tus secuencias de comandos de Python. Si deseas obtener más información, consulta Usa venv para aislar dependencias y Configura un entorno de desarrollo de Python.

Si deseas usar un notebook para tu entorno aislado, crea una instancia de notebook. Después de crear la instancia de notebook, úsala para instalar el SDK de Vertex AI y ejecutar las secuencias de comandos de Python. Para obtener más información, consulta Crea una instancia de notebook administrada por el usuario.

Instala el paquete del SDK de Vertex AI

Para instalar el SDK de Vertex AI, ejecuta el siguiente comando en su entorno virtual:

pip install google-cloud-aiplatform

Inicializa el SDK de Vertex AI

Después de instalar el SDK de Vertex AI para Python, debes inicializarlo con los detalles de Vertex AI y Google Cloud. Por ejemplo, cuando inicializas el SDK, especificas información como el nombre de tu proyecto, la región y tu bucket de etapa de pruebas de Cloud Storage. El siguiente método es un ejemplo de un método que inicializa el SDK de Vertex AI.

def init_sample(
    project: Optional[str] = None,
    location: Optional[str] = None,
    experiment: Optional[str] = None,
    staging_bucket: Optional[str] = None,
    credentials: Optional[auth_credentials.Credentials] = None,
    encryption_spec_key_name: Optional[str] = None,
):

    from google.cloud import aiplatform

    aiplatform.init(
        project=project,
        location=location,
        experiment=experiment,
        staging_bucket=staging_bucket,
        credentials=credentials,
        encryption_spec_key_name=encryption_spec_key_name,
    )

Escribe código con el SDK de Vertex AI

Si deseas usar el SDK de Vertex AI para Python, debes agregar una línea en tu código a fin de importar su espacio de nombres. Luego, usa la documentación de referencia y las muestras de código del SDK de Vertex AI para obtener información sobre sus clases, métodos y propiedades.

Importa el espacio de nombres del SDK de Vertex AI

El SDK de Vertex AI para Python usa el espacio de nombres google.cloud.aiplatform. Para obtener acceso a la funcionalidad del SDK, agrega la siguiente línea a tu código de Python a fin de importar este espacio de nombres:

from google.cloud import aiplatform

Más información sobre el SDK de Vertex AI

La referencia del SDK de Vertex AI para Python documenta la funcionalidad del SDK de Vertex AI para Python. En esta referencia, se incluyen definiciones de clases, métodos, propiedades y todo lo que se requiere para usar el SDK de Vertex AI a fin de automatizar de manera programática la IA de Vertex. Para obtener más información, consulta la referencia del SDK de Vertex AI.

Prueba los instructivos y las muestras de código

En los instructivos de notebook de Jupyter, se muestra cómo usar el SDK de Vertex AI para Python como parte de un flujo de trabajo más grande. Para obtener más información, consulta los instructivos de notebook de Vertex AI.

Las muestras de código del repositorio de GitHub del SDK de Vertex AI para Python te muestran cómo completar tareas individuales. Si deseas obtener más información, consulta el repositorio de GitHub del SDK de Vertex AI para Python.

Si quieres ver un ejemplo del uso del SDK de Vertex AI como parte de un flujo de trabajo más integral, ejecuta el notebook de Jupyter “Modelo de clasificación de imágenes de trabajo personalizado para la predicción en línea” en uno de los siguientes entornos:

Ejecutar en Colab |Abrir en notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench | Ver en GitHub

Comprende las diferencias del SDK y la biblioteca cliente

Cuando instales el SDK de Vertex AI para Python, también se instalará la biblioteca cliente de Vertex AI para Python. El SDK de Vertex AI y la biblioteca cliente de Python de IA de Vertex proporcionan una funcionalidad similar con diferentes niveles de detalle. El SDK de Vertex AI funciona en un nivel de abstracción mayor que la biblioteca cliente y es adecuado para los flujos de trabajo más comunes de ciencia de datos. Si necesitas una funcionalidad de nivel inferior, usa la biblioteca cliente de Python de AI de Vertex.

El SDK de Vertex AI está disponible para Python y una biblioteca cliente de Vertex AI para Python, Java y Node.js. Para obtener información sobre cómo instalar la biblioteca cliente de Java o Node.js, consulta Instala las bibliotecas cliente de Vertex AI. Si una biblioteca cliente no está disponible en tu lenguaje de programación preferido, puedes usar la API de REST de Vertex AI. Para obtener más información, consulta la referencia de REST de Vertex AI.

Usa la biblioteca cliente de Vertex AI para Python y el SDK juntos

Si usas el SDK de Vertex AI para Python y descubres que necesitas mayor flexibilidad o control, o si necesitas un método no incluido en el SDK, puedes usar la biblioteca cliente de Vertex AI en el mismo flujo de trabajo. La biblioteca cliente de Vertex AI para Python usa un espacio de nombres diferente a fin de acceder a la API de Vertex AI. La biblioteca cliente y los espacios de nombres del SDK de Python se pueden usar en la misma secuencia de comandos de Python. Para ello, agrega una línea import en cada una de las secuencias de comandos de Python.

Para obtener más información sobre el espacio de nombres del SDK de Vertex AI, consulta Importa el espacio de nombres del SDK de Vertex AI en esta página.

Importa el espacio de nombres de la biblioteca cliente de Python de Vertex AI

El espacio de nombres de la biblioteca cliente de Vertex AI para Python es google.cloud.aiplatform.gapic. Este espacio de nombres se asigna al espacio de nombres google.cloud.aiplatform_v1. Estos dos espacios de nombres se pueden usar de forma intercambiable. Para importar la biblioteca cliente de Python, incluye una de las siguientes opciones en la secuencia de comandos de Python:

from google.cloud import aiplatform_gapic

from google.cloud import aiplatform_v1

¿Qué sigue?

• Obtén información sobre cómo elegir un método de entrenamiento.