GCP Vertex AI
配置 GCP Vertex AI 与 Cline 以访问领先的生成式 AI 模型，如 Claude 3.5 Sonnet v2。本指南涵盖 GCP 环境设置、身份验证和企业团队的安全集成。
概述
GCP Vertex AI： 一个完全托管的服务，提供对领先的生成式 AI 模型（如 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2）的访问——通过 Google Cloud。了解更多关于 GCP Vertex AI。
本指南专为具有已建立 GCP 环境的组织（利用 IAM 角色、服务账户和资源管理最佳实践）量身定制，以确保安全和合规的使用。
步骤 1：准备您的 GCP 环境
1.1 创建或使用 GCP 项目
登录到 GCP 控制台： Google Cloud 控制台
选择或创建项目： 使用现有项目或创建一个专门用于 Vertex AI 的新项目。
1.2 设置 IAM 权限和服务账户
分配必需角色：
为您的用户（或服务账户）授予 Vertex AI User 角色（
roles/aiplatform.user）对于服务账户，还要附加 Vertex AI Service Agent 角色（
roles/aiplatform.serviceAgent）以启用某些操作根据需要考虑其他预定义角色：
Vertex AI Platform Express Admin
Vertex AI Platform Express User
Vertex AI Migration Service User
跨项目资源访问：
对于不同项目中的 BigQuery 表，分配 BigQuery Data Viewer 角色
对于不同项目中的 Cloud Storage 存储桶，分配 Storage Object Viewer 角色
对于外部数据源，请参阅 GCP Vertex AI 访问控制文档
步骤 2：验证区域和模型访问
2.1 选择并确认区域
Vertex AI 支持多个区域。选择一个满足您的延迟、合规性和容量需求的区域。示例包括：
us-east5（哥伦布，俄亥俄）
us-central1（爱荷华）
europe-west1（比利时）
europe-west4（荷兰）
asia-southeast1（新加坡）
global（全球）
全局端点可能提供更高的可用性并减少资源耗尽错误。仅支持 Gemini 模型。
2.2 启用 Claude 3.5 Sonnet v2 模型
打开 Vertex AI 模型花园： 在云控制台中，导航到 Vertex AI → Model Garden
启用 Claude 3.5 Sonnet v2： 找到 Claude 3.5 Sonnet v2 的模型卡并点击 启用
步骤 3：配置 Cline VS Code 扩展
3.1 安装和打开 Cline
下载 VS Code： 下载 Visual Studio Code
安装 Cline 扩展：
打开 VS Code
导航到扩展市场（Ctrl+Shift+X 或 Cmd+Shift+X）
搜索 Cline 并安装扩展
3.2 配置 Cline 设置
打开 Cline 设置： 在 Cline 扩展中点击设置 ⚙️ 图标
设置 API 提供商： 从 API 提供商下拉菜单中选择 GCP Vertex AI
输入您的 Google Cloud 项目 ID： 提供您之前设置的项目 ID
选择区域： 选择支持的区域之一（例如
us-east5）选择模型： 从可用列表中选择 Claude 3.5 Sonnet v2
保存和测试： 保存您的设置并通过发送简单提示词进行测试（例如"生成一个 Python 函数来检查数字是否为质数。"）
步骤 4：身份验证和凭据设置
选项 A：使用您的 Google 账户（用户凭据）
安装 Google Cloud CLI： 遵循安装指南
初始化和身份验证：
这使用您的 Google 账户设置应用程序默认凭据（ADC）
重启 VS Code： 确保 VS Code 已重启，以便 Cline 扩展获取新凭据
选项 B：使用服务账户（JSON 密钥）
创建服务账户：
在 GCP 控制台中，导航到 IAM & Admin > Service Accounts
创建新服务账户（例如"vertex-ai-client"）
分配角色：
附加 Vertex AI User（
roles/aiplatform.user）附加 Vertex AI Service Agent（
roles/aiplatform.serviceAgent）可选择根据需要添加其他角色
生成 JSON 密钥：
在服务账户部分，管理您的服务账户的密钥并下载 JSON 密钥
设置环境变量：
这指示 Google Cloud 客户端库（和 Cline）使用此密钥
从设置了
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS变量的终端启动 VS Code
步骤 5：安全性、监控和最佳实践
5.1 强制最小权限
最小权限原则： 仅授予最低必要的权限。与广泛的预定义角色相比，自定义角色可以提供更细粒度的控制
最佳实践： 请参阅 GCP IAM 最佳实践
5.2 管理资源访问
项目级与资源级访问： 访问可以在两个级别进行管理。请注意，资源级权限（例如对于 BigQuery 或 Cloud Storage）会添加到，但不会覆盖项目级策略
5.3 监控使用情况和配额
模型可观测性仪表板：
在 Vertex AI 控制台中，导航到 Model Observability 仪表板
监控请求吞吐量、延迟和错误率（包括 429 配额错误）等指标
配额管理：
如果您遇到 429 错误，请检查 IAM & Admin > Quotas 页面
如有必要，请求配额增加 了解更多关于 GCP Vertex AI 配额
5.4 服务代理和跨项目注意事项
服务代理： 注意不同的服务代理：
Vertex AI Service Agent
Vertex AI RAG Data Service Agent
Vertex AI Custom Code Service Agent
Vertex AI Extension Service Agent
跨项目访问： 对于其他项目中的资源（例如 BigQuery、Cloud Storage），确保分配了适当的角色（BigQuery Data Viewer、Storage Object Viewer）
结论
通过遵循这些步骤，您的企业团队可以安全地将 GCP Vertex AI 与 Cline VS Code 扩展集成，以利用 Claude 3.5 Sonnet v2 的强大功能：
准备您的 GCP 环境： 创建或使用项目，使用最小权限配置 IAM，并确保附加了必要的角色（包括 Vertex AI Service Agent 角色）
验证区域和模型访问： 确认您选择的区域支持 Claude 3.5 Sonnet v2 并且该模型已启用
在 VS Code 中配置 Cline： 安装 Cline，输入您的项目 ID，选择适当的区域，并选择模型
设置身份验证： 使用用户凭据（通过
gcloud auth application-default login）或带有 JSON 密钥的服务账户实施安全性和监控： 遵循 IAM 最佳实践，仔细管理资源访问，并使用模型可观测性仪表板监控使用情况
如需更多详细信息，请查阅 GCP Vertex AI 文档和您的内部安全策略。 编码愉快！
本指南将随着 GCP Vertex AI 和 Cline 的发展而更新。请始终参阅最新文档以获取当前实践。
Last updated