Configurare l'ambiente

Prima di lavorare con LangChain in Vertex AI, devi assicurarti dell'account di servizio. Devi avere un progetto Google Cloud con la fatturazione abilitata, disporre delle autorizzazioni necessarie, configurare un bucket Cloud Storage e installare l'SDK Vertex AI per Python. Consulta i seguenti argomenti per prepararti a iniziare a lavorare con LangChain in Vertex AI.

Configura il progetto Google Cloud

1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

4. Abilita le API Vertex AI and Cloud Storage.

   Abilita le API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

7. Abilita le API Vertex AI and Cloud Storage.

   Abilita le API

Ottieni i ruoli richiesti

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per usare il motore di ragionamento, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM sul tuo progetto:

• Utente Vertex AI (roles/aiplatform.user)
• Storage Admin (roles/storage.admin)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite la ruoli o altri ruoli predefiniti ruoli.

Configura le autorizzazioni dell'agente di servizio

Le applicazioni di cui esegui il deployment sul motore di ragionamento vengono eseguite come AI Platform Reasoning Account di servizio dell'agente di servizio motore. Questo account include un Vertex AI il ruolo Agente di servizio Reasoning Engine che concede le autorizzazioni di base del motore di ragionamento richiesto. Puoi visualizzare l'elenco completo delle autorizzazioni nella documentazione IAM.

Se hai bisogno di autorizzazioni aggiuntive, puoi concedere a questo agente di servizio di questi ruoli tramite i seguenti passaggi:

1. Vai alla pagina IAM e seleziona "Includi concessioni dei ruoli fornite da Google". casella di controllo.

   Vai a IAM

2. Trova l'entità che corrisponde a [e-mail].

3. Aggiungi i ruoli richiesti all'entità facendo clic sul pulsante Modifica e poi sul pulsante Salva.

Crea un bucket Cloud Storage

Il motore di ragionamento posiziona gli artefatti delle applicazioni in un nell'ambito del processo di deployment. Assicurati che autenticata per l'utilizzo di Vertex AI (tu o un account di servizio) ha accesso Storage Admin a questo bucket. Necessario perché l'SDK Vertex AI per Python invia pacchetti e scrive il tuo codice in questo bucket.

Console Google Cloud

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Bucket di Cloud Storage.

   Vai alla pagina Bucket

2. Fai clic su Crea bucket.
3. Nella pagina Crea un bucket, inserisci le informazioni del bucket. Per andare al passaggio successivo, fai clic su Continua.
   • In Assegna un nome al bucket, inserisci un nome che soddisfi i requisiti di denominazione dei bucket.
   • Per Scegli dove archiviare i tuoi dati, segui questi passaggi:
     • Seleziona un'opzione Tipo di località.
     • Seleziona un'opzione Località.
   • In Scegli una classe di archiviazione predefinita per i dati, seleziona una classe di archiviazione.
   • Per Scegli come controllare l'accesso agli oggetti, seleziona un'opzione Controllo dell'accesso.
   • In Impostazioni avanzate (facoltative), specifica un metodo di crittografia, un criterio di conservazione o le etichette dei bucket.
4. Fai clic su Crea.

Riga di comando

Crea un bucket Cloud Storage e configuralo nel seguente modo:
• Sostituisci STORAGE_CLASS con la classe di archiviazione che preferisci.
• Sostituisci LOCATION con la tua località preferita (ASIA, EU o US)
• Sostituisci BUCKET_NAME con un nome bucket che soddisfi i requisiti per i nomi dei bucket.

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION

Installa e inizializza l'SDK Vertex AI per Python

Esegui questo comando per installare l'SDK Vertex AI per il motore di ragionamento Python pacchetto:

pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]

Esegui questo codice per importare e inizializzare l'SDK per Reasoning Engine:

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
    staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",
)

• PROJECT_ID: l'ID progetto.
• LOCATION: la tua regione. Al momento, è supportato solo us-central1.
• BUCKET_NAME: il tuo bucket Google Cloud.

Passaggi successivi

• Sviluppare un'applicazione.