Comment intégrer Vertex AI dans Google Cloud étape par étape et sans complications

Dans un monde où intelligence artificielle transforme la façon dont nous interagissons avec les données et les applications, Google a mis sur la table l'une de ses solutions les plus puissantes : Vertex AI sur Google Cloud. Cette plateforme est conçue pour faciliter le déploiement de modèles d'IA dans un environnement évolutif et sécurisé entièrement intégré à l'écosystème Google Cloud.

Avec des outils qui permettent de la création de modèles personnalisés à l'intégration de chatbots intelligents, Vertex AI (dont nous avons déjà parlé dans Cet article) est devenue une option clé pour les entreprises et les développeurs cherchant à simplifier la mise en œuvre de solutions basées sur l'apprentissage automatique. Dans cet article, nous allons voir étape par étape comment Intégrer Vertex AI dans Google Cloud, y compris ses cas d'utilisation, sa configuration initiale, les autorisations requises, la gestion des clés API et bien plus encore.

Qu'est-ce que Vertex AI et pourquoi souhaitez-vous l'intégrer ?

IA des sommets es une plateforme complète d'apprentissage automatique au sein de Google Cloud qui unifie tous les services d'IA en un seul endroit. De la formation à la prédiction, il permet aux équipes de données de travailler plus efficacement. Voici quelques-unes de ses capacités :

• Stockage d'attributs.
• Création de chatbots.
• Déploiement rapide de prévisions en temps réel.
• Formation de modèles personnalisés.

Le meilleur dans tout ça, c'est que vous n'avez pas besoin d'être un expert en IA pour commencer à l'utiliser. Des petites startups aux grandes entreprises, Vertex AI démocratise l'accès à l'intelligence artificielle.

Configuration initiale du projet sur Google Cloud

Avant de pouvoir intégrer Vertex AI dans vos applications ou workflows, vous devez disposer d'un projet actif sur Google Cloud. Voici les étapes essentielles pour commencer :

1. Accédez à votre compte Google Cloud. Si vous n'en avez pas, vous pouvez en créer un gratuitement et obtenir 300 $ en crédits promotionnels.
2. Sélectionnez ou créez un projet de l' sélecteur de projet dans la console Google Cloud. Assurez-vous de lui donner un nom clair.
3. Activer la facturation dans ce projet, car il est nécessaire d'activer les services.
4. Activer l'API Vertex AI recherchez « Vertex AI » dans la barre supérieure et activez son API à partir de là.

Une fois cela fait, vous serez prêt à utiliser les puissants services offerts par Vertex AI sur Google Cloud.

Autorisations et identités requises : IAM et agents de service

Afin d'intégrer Vertex AI dans Google Cloud et pour que cette fonctionnalité fonctionne correctement au sein de votre projet, il est essentiel d'établir les autorisations appropriées. Cela implique à la fois l’utilisateur et l’agent de service agissant au nom du système.

Le composant clé pour le stockage et la réutilisation des attributs du modèle est Boutique de fonctionnalités Vertex AI, qui utilise un agent de service sous cette forme :

service-[PROJECT_NUMBER]@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com

Cet agent doit avoir l’autorisation d’accéder aux données de votre projet. Si les données se trouvent dans un projet différent de celui du magasin d'attributs, vous devrez accorder manuellement l'accès à l'agent du projet où se trouvent les données.

Là rôles IAM prédéfinis pour différents types d'utilisateurs :

• DevOps et gestion informatique : featurestoreAdmin ou featurestoreInstanceCreator.
• Ingénieurs et scientifiques des données : featurestoreResourceEditor et featurestoreDataWriter.
• Analystes et chercheurs : featurestoreResourceViewer et featurestoreDataViewer.

L’attribution appropriée de ces autorisations garantit que chaque équipe peut travailler avec les ressources dont elle a besoin sans compromettre la sécurité du système.

Comment obtenir et configurer la clé API pour Vertex AI

Pour que les services externes puissent communiquer avec Vertex AI, il est nécessaire de générer un clé API privée. Nous expliquons ici comment procéder étape par étape :

1. Créer un compte de service depuis la console sous « IAM & Administration → Comptes de service ».
2. Attribuer le rôle « Agent de service Vertex AI » pendant la création. C'est la clé pour pouvoir agir au sein du projet.
3. Génère une clé de type JSON depuis l’onglet « Clés ». Enregistrez soigneusement le fichier, car il s'agit de votre entrée dans l'intégration externe.

Ensuite, copiez simplement le contenu JSON dans le champ approprié de la plateforme à laquelle vous souhaitez vous connecter, comme AI Content Labs.

 

Créer des chatbots avec Vertex AI Search and Conversation

L’un des outils les plus polyvalents auxquels nous pouvons accéder après avoir intégré Vertex AI dans Google Cloud est le création de assistants conversationnels intelligents. avec Recherche et conversation Vertex AI tu peux:

• Télécharger des documents PDF et permettre au bot de répondre aux questions en fonction de leur contenu.
• Développer des assistants personnalisés qui répondent à des sujets spécifiques.
• Utilisation de Dialogflow CX pour une personnalisation plus avancée.

Un détail important est configurer correctement la langue de l'agent. Si les PDF sont en espagnol et que le bot a été configuré en anglais, il ne fonctionnera pas comme prévu.

Intégrer Vertex AI dans vos propres applications

Il ne sert à rien de créer un assistant puissant si vous ne pouvez pas l'utiliser sur votre site Web ou votre application mobile. Heureusement, Google permet facilement son intégration dans différents environnements :

• Vertex AI Search permet intégrer le chatbot directement sur des pages web ou des applications mobiles.
• Vertex AI Conversation, intégré à des plateformes telles que Dialogflow CX, étend la compatibilité avec plus de solutions d'affaires.

Cela signifie que vous pouvez avoir un chatbot alimenté par l'IA sur votre site en quelques minutes, le tout alimenté par l'infrastructure Google Cloud.

Quotas, limites et bonnes pratiques

Comme tous les produits Google Cloud, Vertex AI a frais d'utilisation qu'il est conseillé de revoir :

• Limites du nombre de nœuds de livraison en ligne.
• Quantité de requêtes par minute autorisé à Feature Store.

Ces quotas aident à maintenir la stabilité du système pour tous les utilisateurs et aident à détecter les actions susceptibles d’affecter votre facturation. Lors de la mise en place d'un environnement de production, il est toujours conseillé définir des alertes sur Surveillance Google Cloud.

Vertex AI représente la prochaine étape dans l'évolution de l'intelligence artificielle appliquée au monde réel. De la configuration initiale aux intégrations complexes, cet outil a tout ce dont vous avez besoin pour vous simplifier la vie en tant que développeur, data scientist ou professionnel de l'informatique. L'intégration de Vertex AI dans Google Cloud est un excellent moyen de démarrer votre prochain projet numérique.