Antes de trabalhar com o LangChain na Vertex Generative AI, você precisa garantir que o ambiente esteja configurado. Você precisa ter um projeto do Google Cloud com o faturamento ativado, ter as permissões necessárias, configurar um bucket do Cloud Storage e instalar o SDK da Vertex AI para Python. Confira os tópicos a seguir para começar a trabalhar com o LangChain na Vertex Generative AI.
Configurar seu projeto do Google Cloud
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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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Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
Ativar APIs da Vertex AI
Ative as seguintes APIs: Vertex AI, Cloud Storage.
Ter os papéis necessários
Para receber as permissões necessárias a fim de usar o mecanismo de raciocínio, peça que o administrador conceda a você os seguintes papéis do IAM no projeto:
-
Usuário da Vertex AI (
roles/aiplatform.user
) -
Administrador de armazenamento (
roles/storage.admin
)
Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte Gerenciar acesso.
Também é possível conseguir as permissões necessárias com papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.
Configurar as permissões do agente de serviço
Os aplicativos implantados no mecanismo de raciocínio são executados como uma conta de serviço do agente de serviço do mecanismo de raciocínio do AI Platform. Esta conta tem o papel de Agente de serviço do mecanismo de raciocínio da Vertex AI, que concede as permissões básicas exigidas pelo aplicativo do mecanismo de raciocínio. É possível conferir a lista completa de permissões básicas na documentação do IAM.
Se você precisar de outras permissões, conceda outros papéis ao agente de serviço. Para isso, siga estas etapas:
Acesse a página IAM e marque a caixa de seleção "Incluir concessões de papéis fornecidos pelo Google".
Encontre o principal que corresponde a
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com
.Adicione os papéis necessários ao principal clicando no botão de edição e, em seguida, no botão "Salvar".
Criar um bucket do Cloud Storage
O mecanismo de raciocínio organiza os artefatos dos aplicativos em um
bucket do Cloud Storage como parte do processo de implantação. Verifique se o
principal autenticado para usar a Vertex AI (você ou
uma conta de serviço) tem acesso Storage Admin
a esse bucket. Isso é necessário
porque o SDK da Vertex AI para Python empacota e grava o código nesse bucket.
Console do Google Cloud
- 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.
Linha de comando
-
Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
-
Substitua
STORAGE_CLASS
pela classe de armazenamento de sua preferência. -
Substitua
LOCATION
pelo local de sua preferência (ASIA
,EU
, ouUS
) -
Substitua
BUCKET_NAME
por um nome de bucket exclusivo um nome de bucket que atenda aos requisitos de nome de bucket.
gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION
Instalar e inicializar o SDK do Vertex AI para Python
Execute o seguinte comando para instalar o pacote de mecanismo de raciocínio do SDK da Vertex AI para Python:
pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]
Execute o seguinte código para importar e inicializar o SDK do mecanismo de raciocínio:
import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines
vertexai.init(
project="PROJECT_ID",
location="LOCATION",
staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",
)
- PROJECT_ID: o ID do projeto.
- LOCATION: sua região. No momento, só há suporte para
us-central1
. - BUCKET_NAME: seu bucket do Google Cloud.