如何逐步轻松地将 Vertex AI 集成到 Google Cloud

最后更新： 01/04/2025
作者： 丹尼尔·特拉萨（Daniel Terrasa）

  • Vertex AI 让您能够轻松地在 Google Cloud 上开发和部署 AI 模型。
  • 正确配置 IAM 权限和服务代理至关重要
  • 与其他平台的集成是通过 JSON 格式的 API 密钥完成的。
  • Vertex AI Search and Conversation 允许您创建智能且可定制的聊天机器人。
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在一个世界里 人工智能 正在改变我们与数据和应用程序交互的方式，谷歌已经推出了其最强大的解决方案之一： Google Cloud 上的 Vertex AI。该平台旨在促进在与 Google Cloud 生态系统完全集成的可扩展、安全的环境中部署 AI 模型。

借助从创建自定义模型到集成智能聊天机器人的工具，Vertex AI（我们已经在 本文)已成为寻求简化基于机器学习的解决方案实施的公司和开发人员的关键选择。在本文中，我们将逐步了解如何 将 Vertex AI 集成到 Google Cloud，包括其用例、初始设置、所需权限、API 密钥管理等。

什么是 Vertex AI，为什么您对集成它感兴趣？

顶点AI es Google Cloud 内全面的机器学习平台 将所有 AI 服务统一到一处。从训练到预测，它使数据团队能够更高效地工作。它的一些功能如下：

  • 属性存储。
  • 创建聊天机器人。
  • 快速部署实时预测.
  • 训练自定义模型.
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最好的部分是，您不需要成为 AI 专家就可以开始使用它。从小型初创公司到大型企业， Vertex AI 使人工智能的使用变得民主化.

顶点AI

Google Cloud 上的初始项目设置

在将 Vertex AI 集成到您的应用程序或工作流程之前，您需要在 Google Cloud 上有一个活跃的项目。这些是开始的基本步骤：

  1. 访问您的 Google Cloud 帐号。如果您还没有，您可以免费创建一个并获得 300 美元的促销积分。
  2. 选择或创建项目 从 项目选择器 在 Google Cloud 控制台中。确保赋予它一个清晰的名称。
  3. 激活计费 在该项目中，因为需要启用该服务。
  4. 启用 Vertex AI API 在顶部栏中搜索“Vertex AI”并从那里激活其 API。

完成后，您就可以使用 Google Cloud 上 Vertex AI 提供的强大服务。

所需权限和身份：IAM 和服务代理

为了将 Vertex AI 集成到 Google Cloud 中，并使此功能在您的项目中正常运行，必须建立 适当的权限。这涉及用户和代表系统行事的服务代理。

存储和重用模型属性的关键组件是 Vertex AI 特征存储，它使用以下形式的服务代理：

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

该代理必须有访问您的项目数据的权限。如果数据与属性存储位于不同的项目中，则需要 手动授予代理访问权限 来自数据所在的项目。

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那里 预定义 IAM 角色 针对不同类型的用户：

  • DevOps 和 IT 管理： featurestoreAdmin 或 featurestoreInstanceCreator。
  • 数据工程师和科学家： featurestoreResourceEditor 和 featurestoreDataWriter。
  • 分析师和研究人员： featurestoreResourceViewer 和 featurestoreDataViewer。

正确分配这些权限可确保每个团队都可以使用所需的资源，而不会损害系统安全。

将 Vertex AI 集成到 Google Cloud

如何获取和设置 Vertex AI 的 API 密钥

为了使外部服务能够与 Vertex AI 进行通信，需要生成 私有 API 密钥。 这里我们一步步解释如何做到这一点：

  1. 创建服务帐号 从控制台下的“IAM 和管理 → 服务账户”。
  2. 分配“Vertex AI 服务代理”角色 在创作过程中。这是能够在项目中采取行动的关键。
  3. 生成 JSON 类型的密钥 来自“Keys”选项卡。小心保存该文件，因为这是您进入外部集成的入口。

然后，只需将 JSON 内容复制到您想要连接的平台（例如 AI Content Labs）上的相应字段中。

 

使用 Vertex AI Search 和 Conversation 创建聊天机器人

将 Vertex AI 集成到 Google Cloud 后，我们可以访问的最通用的工具之一是 创造 智能对话助理。 同 Vertex AI 搜索和对话 你可以：

  • 上传 PDF 文档 并允许机器人根据其内容回答问题。
  • 开发自定义助手 针对特定主题做出回应。
  • 使用 Dialogflow CX 实现更高级的定制。
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一个重要的细节是 正确配置代理的语言。如果 PDF 是西班牙语，而机器人配置为英语，则它将无法按预期工作。

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将 Vertex AI 集成到您自己的应用程序中

如果您无法在您的网站或移动应用上使用它，那么创建强大的助手就没有意义了。幸运的是， 谷歌轻松允许其整合 在不同的环境中：

  • Vertex AI Search 可实现 嵌入聊天机器人 直接在网页或移动应用程序上。
  • Vertex AI Conversation 与 Dialogflow CX 等平台集成， 扩大兼容性 提供更多业务解决方案。

这意味着您可以在几分钟内在您的网站上拥有一个由 AI 驱动的聊天机器人，所有这些都由 Google Cloud 基础架构提供支持。

配额、限制和良好做法

与所有 Google Cloud 产品一样，Vertex AI 具有 使用费 建议复习一下：

  • 数量限制 在线交付节点.
  • 金额 每分钟请求数 允许特征存储。

这些配额有助于确保所有用户的系统稳定，并有助于检测可能影响您账单的行为。在设置生产环境时，始终建议 设置警报 谷歌云监控.

Vertex AI 代表了 人工智能应用于现实世界的演变。 从初始设置到复杂的集成，此工具拥有您作为开发人员、数据科学家或 IT 专业人员所需的一切，让您的生活更加轻松。将 Vertex AI 集成到 Google Cloud 是启动下一个数字项目的好方法。