Umgebung einrichten

Bevor Sie mit LangChain in Vertex Generative AI arbeiten, müssen Sie Ihre Umgebung einrichten. Sie benötigen ein Google Cloud-Projekt mit aktivierter Abrechnung, die erforderlichen Berechtigungen, richten einen Cloud Storage-Bucket ein und installieren das Vertex AI SDK für Python. Verwenden Sie die folgenden Themen, um die Arbeit mit LangChain in Vertex Generative AI vorzubereiten.

Google Cloud-Projekt einrichten

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

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

    Go to project selector

  3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  4. Vertex AI and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

    5.

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

    Go to project selector

  6. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  7. Vertex AI and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

    8.

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:

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 service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-re.iam.gserviceaccount.com 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. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Cloud Storage-Seite Buckets.

    Zur Seite „Buckets“

  2. Klicken Sie auf Bucket erstellen.
  3. Geben Sie auf der Seite Bucket erstellen die Bucket-Informationen ein. Klicken Sie auf Weiter, um mit dem nächsten Schritt fortzufahren.
    • Geben Sie unter Bucket benennen einen Namen ein, der den Anforderungen für Bucket-Namen entspricht.
    • Gehen Sie unter Speicherort für Daten auswählen folgendermaßen vor:
      • Wählen Sie eine Option für Standorttyp aus.
      • Wählen Sie eine Standort-Option aus.
    • Wählen Sie unter Standardspeicherklasse für Ihre Daten auswählen eine Speicherklasse aus.
    • Wählen Sie unter Zugriffssteuerung für Objekte auswählen eine Option für die Zugriffssteuerung aus.
    • Geben Sie für Erweiterte Einstellungen (optional) eine Verschlüsselungsmethode, eine Aufbewahrungsrichtlinie oder Bucket-Labels an.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Befehlszeile

    Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket und konfigurieren Sie ihn so:
    • 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