Bevor Sie LangChain in Vertex AI verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Umgebung eingerichtet ist. Sie benötigen ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung, die erforderlichen Berechtigungen und Sie müssen einen Cloud Storage-Bucket einrichten und das Vertex AI SDK für Python installieren. Bereiten Sie sich auf die folgenden Themen vor, damit Sie die Arbeit mit LangChain in Vertex AI beginnen können.
Google Cloud-Projekt einrichten
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
Erforderliche Rollen abrufen
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zur Verwendung von Reasoning Engine benötigen:
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Vertex AI-Nutzer (
roles/aiplatform.user
) -
Storage-Administrator (
roles/storage.admin
)
Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.
Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.
Berechtigungen für Dienst-Agent einrichten
Anwendungen, die Sie in der Reasoning Engine bereitstellen, werden als Dienstkonto des AI Platform Reasoning Engine-Dienst-Agents ausgeführt. Dieses Konto hat die Rolle Vertex AI Reasoning Engine-Dienst-Agent, die die grundlegenden Berechtigungen gewährt, die Ihre Reasoning Engine-Anwendung erfordert. Eine vollständige Liste der grundlegenden Berechtigungen finden Sie in der IAM-Dokumentation.
Wenn Sie zusätzliche Berechtigungen benötigen, können Sie diesem Dienst-Agent zusätzliche Rollen zuweisen. Gehen Sie dazu so vor:
Rufen Sie die Seite IAM auf und markieren Sie das Kästchen "Von Google bereitgestellte Rollenzuweisungen einschließen".
Suchen Sie das Hauptkonto, das mit
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com
übereinstimmt.Fügen Sie dem Hauptkonto die erforderlichen Rollen hinzu. Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche „Bearbeiten“ und dann auf die Schaltfläche „Speichern“.
Reasoning Engine Service Agent manuell generieren
Der Reasoning Engine Service Agent wird zwar bei der Bereitstellung der Logik-Engine automatisch bereitgestellt, es kann aber Fälle geben, in denen Sie ihn vorher manuell generieren müssen. Das ist besonders wichtig, wenn Sie dem Reasoning Engine Service Agent bestimmte Rollen zuweisen müssen, damit der Bereitstellungsprozess die erforderlichen Berechtigungen hat und potenzielle Bereitstellungsfehler vermieden werden.
So erstellen Sie einen Reasoning Engine Service Agent manuell:
Erstellen Sie den Reasoning Engine Service Agent mit der Google Cloud CLI.
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=PROJECT-ID-OR-PROJECT-NUMBER
Rufen Sie die Seite IAM auf und klicken Sie auf Zugriff gewähren.
Geben Sie im Bereich Hauptkonten hinzufügen im Feld Neue Hauptkonten
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com
ein.Wählen Sie im Bereich Rollen zuweisen die erforderlichen Rollen aus.
Klicken Sie auf Speichern.
Cloud Storage-Bucket erstellen
Reasoning Engine stellt die Artefakte Ihrer Anwendungen im Rahmen des Bereitstellungsprozesses in einem Cloud Storage-Bucket bereit. Achten Sie darauf, dass das Hauptkonto, das für die Verwendung von Vertex AI authentifiziert ist (entweder Sie selbst oder ein Dienstkonto), Storage Admin
-Zugriff auf diesen Bucket hat. Das ist erforderlich, da das Vertex AI SDK für Python Pakete verpackt und Ihren Code in diesen Bucket schreibt.
Google Cloud Console
- In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
- Click Create bucket.
- On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next
step, click Continue.
- For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
-
For Choose where to store your data, do the following:
- Select a Location type option.
- Select a Location option.
- For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
- For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
- For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
- Click Create.
Befehlszeile
-
Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
-
Ersetzen Sie
STORAGE_CLASS
durch die gewünschte Storage-Klasse. -
Ersetzen Sie
LOCATION
durch den gewünschten Standort (ASIA
,EU
oderUS
) -
Ersetzen Sie
BUCKET_NAME
durch einen Bucket-Namen, der die Anforderungen für Bucket-Namen erfüllt.
gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION
Vertex AI SDK für Python installieren und initialisieren
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Vertex AI SDK für Python-Reasoning-Engine-Paket zu installieren:
pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]
Führen Sie den folgenden Code aus, um das SDK für Reasoning Engine zu importieren und zu initialisieren:
import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines
vertexai.init(
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",
)
- PROJECT_ID ist die Projekt-ID.
- LOCATION: Ihre Region. Derzeit wird nur
us-central1
unterstützt. - BUCKET_NAME: Ihr Google Cloud-Bucket.