L'SDK Vertex AI per Python ti aiuta ad automatizzare importazione dati, addestrare modelli ottenere previsioni su Vertex AI. L'SDK Vertex AI utilizza il codice Python per accedere all'API Vertex AI in modo da poter svolgere in modo programmatico la maggior parte delle nella console Google Cloud.
Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare il SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, vedi la documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'API Python.
Perché utilizzare l'SDK Vertex AI
L'SDK Vertex AI per Python è consigliato se sei una macchina esperta machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) engineer o data scientist che vuole automatizzare il flusso di lavoro in modo programmatico. L'SDK Vertex AI per Python è in modo simile alla libreria client Python di Vertex AI, tranne L'SDK Vertex AI è di livello superiore e meno granulare. Per ulteriori informazioni, vedi Comprendi le differenze tra SDK e libreria client.
Scrivi il codice con l'SDK Vertex AI per Python
Per utilizzare l'SDK Vertex AI per Python:
Installa il pacchetto
google-cloud-aiplatform
, che include sia l'SDK Vertex AI per Python sia la libreria client Python di Vertex AI, eseguendo questo comando nel tuo ambiente virtuale:pip install --upgrade google-cloud-aiplatform
Utilizza il seguente codice per importare lo spazio dei nomi
google.cloud.aiplatform
:from google.cloud import aiplatform
Scopri di più sull'SDK Vertex AI per Python
Consulta la seguente documentazione:
Panoramica delle classi dell'SDK Vertex AI: introduce le classi e le funzionalità chiave nell'SDK Vertex AI.
Riferimento Python per Vertex AI: contiene la documentazione di riferimento per tutti gli spazi dei nomi, le classi, i metodi e le proprietà del pacchetto
google-cloud-aiplatform
, che include l'SDK Vertex AI, l'anteprima dell'SDK Vertex AI e le librerie client di Vertex AI.
Prova gli esempi di codice e i tutorial
I tutorial sul blocco note Jupyter mostrano come utilizzare l'SDK Vertex AI per Python nell'ambito di un un flusso di lavoro più ampio. Per ulteriori informazioni, vedi Tutorial sui blocchi note Vertex AI.
Gli esempi di codice nel repository GitHub dell'SDK Vertex AI per Python mostrano come: per completare le singole attività. Per ulteriori informazioni, consulta SDK Vertex AI per il repository GitHub di Python.
Comprendi le differenze tra l'SDK Vertex AI e la libreria client
Quando installi l'SDK Vertex AI per Python, viene usato il client Python di Vertex AI. di Cloud Shell. L'SDK Vertex AI e La libreria client Python di Vertex AI fornisce funzionalità simili con diversi livelli di granularità. L'SDK Vertex AI opera a livello un livello di astrazione superiore rispetto alla libreria client ed è adatto alla maggior parte flussi di lavoro più comuni di data science. Se hai bisogno di una funzionalità di livello inferiore, usa la libreria client Python di Vertex AI.
L'SDK Vertex AI è disponibile per Python e per un client Vertex AI è disponibile per Python, Java e Node.js. Per scoprire come installare la libreria client Java o Node.js, consulta Installa le librerie client di Vertex AI. Se una libreria client non è disponibile nel tuo linguaggio di programmazione preferito, puoi utilizzare l'API REST Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento REST Vertex AI.
Usa la libreria client Python e l'SDK di Vertex AI insieme
Se usi l'SDK Vertex AI per Python e scopri di aver bisogno di una maggiore flessibilità
o controllo oppure, se ti serve un metodo non incluso nell'SDK Vertex AI,
utilizzare la libreria client Python di Vertex AI nello stesso flusso di lavoro. La
La libreria client Python di Vertex AI utilizza uno spazio dei nomi diverso per accedere
l'API Vertex AI. La libreria client e l'SDK Vertex AI per Python
spazi dei nomi possono essere utilizzati nello stesso script Python aggiungendo una riga import
per
ciascuna nel tuo script Python.
Importa lo spazio dei nomi della libreria client Python di Vertex AI
Lo spazio dei nomi della libreria client Python di Vertex AI
google.cloud.aiplatform.gapic
. Questo spazio dei nomi è mappato
google.cloud.aiplatform_v1
. Questi due spazi dei nomi possono essere utilizzati
in modo intercambiabile. Per importare la libreria client Python, includi uno degli elementi
nel tuo script Python:
from google.cloud import aiplatform_v1
from google.cloud.aiplatform import gapic
Passaggi successivi
Scopri come scegliere un metodo di addestramento.