solutions genai llm workshop

概要

これは、JAPAC生成AIテクニカルワークショップQWIKLABSの一部です。ワークショップは視聴者を通り抜けます：

• Google Generative AI Language Offerings
• ラングチェーン統合

クラウドリソースを提供します

1. Googleクラウド環境を構成します

   QWIKLABS環境でラボを実行している場合は、ステップ2をスキップできます。

Google Cloudプロジェクトを手動で構成するには：

2. Terraformを使用して、必要なリソースを作成および構成します。

• goto terraform/qwiklabsフォルダー。

   cd terraform/qwiklabs

• 次のコンテンツを使用してterraform.tfvarsファイルを作成します

   gcp_project_id = <YOUR GCP PROJECT ID>
  gcp_region = <DEFAULT GCP PROJECT ID> 
  gcp_zone = <DEFAULT GCP PROJECT ID> 

• TerraformをPrivision Googleクラウドリソースに適用します。

  terraform init
  terraform plan -var-file=terraform.tfvars
  terraform apply -var-file=terraform.tfvars

  これにより、次のリソースが作成されます。1。80、8080、23 TCPインバウンドトラフィックを許可するファイアウォールルールを備えたVPC。 2。VPCでのサービスネットワークの覗き込み。

この時点で、必要なクラウドリソースをプロビジョニングしました。

ラボ環境として頂点AIワークベンチを作成します。

このラボでは、頂点AIワークベンチをラボ環境として使用しています。

1. 指示に従って、頂点AIワークベンチインスタンスを提供します。

2. ワークベンチインスタンスが作成されたら。ノートブックを開きます。

   

3. ターミナルを開く。

   

4. 端末で次のコマンドを実行します。

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT= $( gcloud config get project )
   export GOOGLE_CLOUD_REGION=us-central1
   export GOOGLE_CLOUD_ZONE=us-central1-a
   
   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/solutions-genai-llm-workshop
   
   cd solutions-genai-llm-workshop
   
   python3 -m venv .venv
   
   curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/install.python-poetry.org/385616cd90816622a087450643fba971d3b46d8c/install-poetry.py | python3 -
   
   source .venv/bin/activate
   curl -sS https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
   
   pip install -r requirements.in

5. Google Cloudプロジェクトに認証します

   gcloud auth login # Login with project owner account
   gcloud auth application-default login # Login with project owner account
   

6. 必要な役割をユーザーに割り当てます。

    export USER_EMAIL= < USE ACCOUNT EMAIL >
   gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/ml.admin
   
   gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/aiplatform.admin
   
   gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/aiplatform.user
   
   gcloud projects add-iam-policy-binding $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --member=user: $USER_EMAIL --role=roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
   

7. BigQueryデータセットを作成します

   python3 1-create-and-copy-bq-data.py

8. 頂点マッチングエンジンを作成すると、約60分かかる場合があります。

   curl -L https://tinyurl.com/genai-202307-dataset --output dataset.zip
   unzip dataset.zip
   rm dataset.zip
   
   python3 0-setup-matching-enging.py