使用VertexAI如何完成认证？已持有API密钥及合规服务账号

API 探路者

2026-6-20

Vertex AI 认证实现方案（基于服务账号或API密钥）

一、服务账号密钥文件认证（推荐生产/开发场景）

这是Google Cloud服务通用的标准认证方式，适用于本地开发、服务器部署等场景，支持所有Vertex AI操作：

从Google Cloud控制台的IAM服务账号页面，下载目标服务账号的JSON格式密钥文件
通过以下两种方式完成认证：

方式1：设置环境变量

import os
from google.cloud import aiplatform

# 替换为你的密钥文件绝对路径
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "/path/to/your/service-account-key.json"

# 初始化Vertex AI，替换为你的项目ID和区域
aiplatform.init(project="your-gcp-project-id", location="us-central1")

方式2：直接在初始化时指定密钥

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(
    project="your-gcp-project-id",
    location="us-central1",
    credentials="/path/to/your/service-account-key.json"
)

二、API密钥认证（仅限测试/特定场景）

API密钥仅支持部分Vertex AI操作（如预训练Gemini模型的推理调用），安全性较低，不建议生产环境使用：

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(
    project="your-gcp-project-id",
    location="us-central1",
    api_key="your-gemini-api-key"
)

注意：API密钥无法访问需要完整IAM权限的操作（如创建数据集、训练自定义模型等）

三、Colab环境下的服务账号认证

在Colab中可直接上传密钥文件后完成配置：

from google.colab import files
import os
from google.cloud import aiplatform

# 上传本地的服务账号密钥文件
uploaded = files.upload()

# 自动设置环境变量
for filename in uploaded.keys():
    os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = filename

# 初始化Vertex AI
aiplatform.init(project="your-gcp-project-id", location="us-central1")