Configura el entorno

Antes de trabajar con LangChain en IA Vertex, debes asegurarte de que tu entorno esté configurado. Debes tener un proyecto de Google Cloud con la facturación habilitada, tener los permisos necesarios, configurar un bucket de Cloud Storage e instalar el SDK de Vertex AI para Python. Usa los siguientes temas para asegurarte de que estés listo para comenzar a trabajar con LangChain en IA Vertex.

Configura el proyecto de Google Cloud

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

Obtén los roles necesarios

A fin de obtener los permisos que necesitas para usar el motor de razonamiento, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tu proyecto:

• Usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user)
• Administrador de almacenamiento (roles/storage.admin)

Si quieres obtener más información para otorgar roles, consulta Administra el acceso.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Configura los permisos del agente de servicio

Las aplicaciones que implementas en el motor de razonamiento se ejecutan como una cuenta de servicio del agente de servicio de AI Platform Reasoning Engine. Esta cuenta tiene un rol de agente de servicio de Vertex AI Reasoning Engine que otorga los permisos básicos que requiere tu aplicación de motor de razonamiento. Puedes ver la lista completa de permisos básicos en la documentación de IAM.

Si necesitas permisos adicionales, puedes otorgar roles adicionales a este agente de servicio mediante los siguientes pasos:

1. Ve a la página IAM y marca la casilla de verificación “Incluir asignaciones de roles proporcionados por Google”.

   Ir a IAM

2. Busca el principal que coincide con [e-mail].

3. Para agregar los roles necesarios a la principal, haz clic en el botón Editar y, luego, en el botón Guardar.

Crea un bucket de Cloud Storage

El motor de razonamiento almacena en etapa intermedia los artefactos de tus aplicaciones en un bucket de Cloud Storage como parte del proceso de implementación. Asegúrate de que la principal que esté autenticada para usar Vertex AI (ya sea tú o una cuenta de servicio) tenga acceso Storage Admin a este bucket. Esto es necesario porque el SDK de Vertex AI para Python empaqueta y escribe tu código en este bucket.

Consola de Google Cloud

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.

Línea de comandos

Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
• Reemplaza STORAGE_CLASS con tu clase de almacenamiento de preferencia.
• Reemplaza LOCATION por tu ubicación de preferencia (ASIA, EU o US)
• Reemplaza BUCKET_NAME por Un nombre de depósito que cumpla con los requisitos de nombre del depósito

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

Instala e inicializa el SDK de Vertex AI para Python

Ejecuta el siguiente comando a fin de instalar el paquete de motor de razonamiento SDK de Vertex AI para Python:

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

Ejecuta el siguiente código para importar y, luego, inicializar el SDK para Reasoning Engine:

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

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

• PROJECT_ID: ID del proyecto
• LOCATION: Tu región. En este momento, solo se admite us-central1.
• BUCKET_NAME: Tu bucket de Google Cloud

¿Qué sigue?

• Desarrollar una aplicación.