Umgebung einrichten

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

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

Vertex AI APIs aktivieren

1. Aktivieren Sie folgende APIs: Vertex AI, Cloud Storage.

   APIs aktivieren

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:

• Vertex AI-Nutzer (roles/aiplatform.user)
• Storage-Administrator (roles/storage.admin)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff 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:

1. Rufen Sie die Seite IAM auf und markieren Sie das Kästchen "Von Google bereitgestellte Rollenzuweisungen einschließen".

   IAM aufrufen

2. Suchen Sie das Hauptkonto, das mit [e-mail] übereinstimmt.

3. Fügen Sie dem Hauptkonto die erforderlichen Rollen hinzu. Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche „Bearbeiten“ und dann auf die Schaltfläche „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

1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

   Go to Buckets page

2. Click Create bucket.
3. 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.
4. 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 oder US)
• 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: Ihre Projekt-ID.
• LOCATION: Ihre Region. Derzeit wird nur us-central1 unterstützt.
• BUCKET_NAME: Ihr Google Cloud-Bucket.

Nächste Schritte

• Entwickeln Sie eine Anwendung.