Installare l'SDK Vertex AI per Python

Utilizza l'SDK Vertex AI per Python per automatizzare i flussi di lavoro di machine learning (ML). Questo argomento mostra come installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni sull'SDK Vertex AI, consulta le seguenti risorse:

L'installazione dell'SDK Vertex AI per Python include i seguenti passaggi:

  1. Crea un ambiente Python isolato
  2. Installa il pacchetto dell'SDK Vertex AI
  3. Inizializzare l'SDK Vertex AI

crea un ambiente Python isolato

Una best practice Python prevede l'installazione dell'SDK Vertex AI in un ambiente Python isolato per ogni progetto. In questo modo si evitano conflitti di dipendenze, versione e autorizzazioni. Puoi creare un ambiente isolato per usare la riga di comando in una shell o un blocco note.

Per creare un ambiente isolato quando utilizzi la riga di comando, attiva un ambiente venv. Dopo l'attivazione dell'ambiente venv, puoi installare l'SDK Vertex AI ed eseguire gli script Python. Per maggiori informazioni, consulta Utilizzare venv per isolare le dipendenze e Configurare un ambiente di sviluppo Python.

Per utilizzare un blocco note per l'ambiente isolato, crea un'istanza di blocco note. Dopo aver creato l'istanza di blocco note, utilizzala per installare l'SDK Vertex AI ed eseguire gli script Python. Per maggiori informazioni, consulta Creare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.

Installa o aggiorna il pacchetto dell'SDK Vertex AI

Per installare o aggiornare l'SDK Vertex AI, esegui questo comando nel tuo ambiente virtuale:

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Inizializza l'SDK Vertex AI

Dopo aver installato l'SDK Vertex AI per Python, devi inizializzare l'SDK con i dettagli di Vertex AI e Google Cloud. Ad esempio, quando inizializzi l'SDK, specifichi informazioni quali il nome del progetto, la regione e il bucket Cloud Storage gestione temporanea. Ecco un esempio di metodo che inizializza l'SDK Vertex AI.

def init_sample(
    project: Optional[str] = None,
    location: Optional[str] = None,
    experiment: Optional[str] = None,
    staging_bucket: Optional[str] = None,
    credentials: Optional[google.auth.credentials.Credentials] = None,
    encryption_spec_key_name: Optional[str] = None,
    service_account: Optional[str] = None,
):

    from google.cloud import aiplatform

    aiplatform.init(
        project=project,
        location=location,
        experiment=experiment,
        staging_bucket=staging_bucket,
        credentials=credentials,
        encryption_spec_key_name=encryption_spec_key_name,
        service_account=service_account,
    )

Passaggi successivi