Para implantar o aplicativo na Vertex AI, crie uma nova instância
de ReasoningEngine e transmita a classe do aplicativo como um parâmetro. Se você
quiser introduzir dependências de pacote no seu aplicativo, use os
seguintes parâmetros:
requirements: uma lista de dependências de pacotes PyPI externos. Cada linha precisa ser uma única string. Para saber mais, consulte Formato do arquivo de requisitos.extra_packages: uma lista de dependências de pacote internas. Essas dependências de pacote são arquivos ou diretórios locais que correspondem aos pacotes Python locais exigidos pelo aplicativo.
O código a seguir demonstra como implantar um aplicativo:
DISPLAY_NAME = "Demo Langchain Application"
remote_app = reasoning_engines.ReasoningEngine.create(
reasoning_engines.LangchainAgent(
model=model,
tools=[get_exchange_rate],
model_kwargs=model_kwargs,
),
requirements=[
"google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]",
],
display_name=DISPLAY_NAME,
)
remote_app
Ao implantar um aplicativo no Reasoning Engine, transmita um novo objeto em vez de reutilizar um atual. Dessa forma, você evita a criação de um objeto
que inicializou dados não selecionáveis, como conexões e
serviços de banco de dados no método .set_up.
A implantação do aplicativo leva alguns minutos para ser executada. Ela cria contêineres e ativa servidores HTTP no back-end. A latência da implantação depende do tempo total necessário para instalar os pacotes necessários.
Depois de implantado, remote_app corresponde a uma instância do reasoning_engines.LangchainAgent
que está em execução na Vertex AI e pode ser consultada ou excluída. Ela é separada das instâncias locais de reasoning_engines.LangchainAgent.
Cada aplicativo implantado tem um identificador exclusivo. Execute o seguinte comando para receber o identificador resource_name do seu aplicativo:
remote_app.resource_name
resource_name tem o seguinte formato:
"projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID".