Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Anthropic Claude Opus 4.5 và Gemini 3 trên Vertex AI bằng python sdk thông qua điểm cuối Kết nối dịch vụ riêng tư

1. Tổng quan

Bạn có thể truy cập vào Vertex AI API qua Internet. Tuy nhiên, trong doanh nghiệp của mình, bạn có thể muốn truy cập vào Vertex AI API một cách riêng tư mà không cần truy cập qua Internet. Trong phòng thí nghiệm này, trước tiên, bạn sẽ truy cập vào Anthropic Claude Opus 4.5 và Gemini 3 Pro trên Vertex thông qua SDK Python chạy trên một phiên bản VM qua Internet công cộng.

Sau đó, bạn sẽ tạo một điểm cuối Kết nối dịch vụ riêng tư cho Googleapis và thay đổi luồng lưu lượng truy cập để sử dụng điểm cuối riêng tư nhằm kết nối với Vertex API.

Mẫu mã Python sẽ lấy các câu hỏi đầu vào, chuyển đến Claude Opus để tạo câu trả lời, đầu ra đó sẽ được chuyển đến Gemini Pro 3 để tạo bản tóm tắt văn bản và tạo hình ảnh.

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tạo mẫu sau.

Hình 1.

2. Mục tiêu

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện nhiệm vụ sau:

Thiết lập phiên bản máy ảo để sử dụng python sdk
Bật thẻ mô hình Anthropic trong Vertex AI
Kết nối với Anthropic Claude Opus 4.5 và Gemini 3 Pro thông qua tập lệnh Python
Định cấu hình điểm cuối PSC để kết nối với Googleapis
Định cấu hình các mục nhập DNS theo cách thủ công
Xác minh đường dẫn kết nối đến Googleais
Thực thi tập lệnh Python để truy vấn các mô hình

Thiết lập phòng thí nghiệm

Thiết lập môi trường theo tốc độ của riêng bạn

Đăng nhập vào Google Cloud Console rồi tạo một dự án mới hoặc sử dụng lại một dự án hiện có. Nếu chưa có tài khoản Gmail hoặc Google Workspace, bạn phải tạo một tài khoản.

Tên dự án là tên hiển thị của những người tham gia dự án này. Đây là một chuỗi ký tự mà các API của Google không sử dụng. Bạn luôn có thể cập nhật thông tin này.
Mã dự án là mã duy nhất trên tất cả các dự án trên Google Cloud và không thể thay đổi (bạn không thể thay đổi mã này sau khi đã đặt). Cloud Console sẽ tự động tạo một chuỗi duy nhất; thường thì bạn không cần quan tâm đến chuỗi này. Trong hầu hết các lớp học lập trình, bạn sẽ cần tham chiếu đến Mã dự án (thường được xác định là PROJECT_ID). Nếu không thích mã nhận dạng được tạo, bạn có thể tạo một mã nhận dạng ngẫu nhiên khác. Ngoài ra, bạn có thể thử tên người dùng của riêng mình để xem tên đó có được chấp nhận hay không. Bạn không thể thay đổi chế độ này sau bước này và chế độ này sẽ duy trì trong suốt thời gian diễn ra dự án.
Để bạn nắm được thông tin, có một giá trị thứ ba là Số dự án mà một số API sử dụng. Tìm hiểu thêm về cả 3 giá trị này trong tài liệu.

Tiếp theo, bạn cần bật tính năng thanh toán trong Cloud Console để sử dụng các tài nguyên/API trên Cloud. Việc thực hiện lớp học lập trình này sẽ không tốn nhiều chi phí, nếu có. Để tắt các tài nguyên nhằm tránh bị tính phí ngoài phạm vi hướng dẫn này, bạn có thể xoá các tài nguyên đã tạo hoặc xoá dự án. Người dùng mới của Google Cloud đủ điều kiện tham gia chương trình Dùng thử miễn phí 300 USD.

Khởi động Cloud Shell

Mặc dù có thể vận hành Google Cloud từ xa trên máy tính xách tay, nhưng trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Google Cloud Shell, một môi trường dòng lệnh chạy trên Cloud.

Trên Bảng điều khiển Google Cloud, hãy nhấp vào biểu tượng Cloud Shell trên thanh công cụ ở trên cùng bên phải:

Kích hoạt Cloud Shell

Quá trình này chỉ mất vài phút để cung cấp và kết nối với môi trường. Khi quá trình này kết thúc, bạn sẽ thấy như sau:

Ảnh chụp màn hình cửa sổ dòng lệnh Google Cloud Shell cho thấy môi trường đã kết nối

Máy ảo này được trang bị tất cả các công cụ phát triển mà bạn cần. Nó cung cấp một thư mục chính có dung lượng 5 GB và chạy trên Google Cloud, giúp tăng cường đáng kể hiệu suất mạng và hoạt động xác thực. Bạn có thể thực hiện mọi thao tác trong lớp học lập trình này trong trình duyệt. Bạn không cần cài đặt bất cứ thứ gì.

3. Thiết lập môi trường

Chúng ta sẽ tạo một VPC tuỳ chỉnh có các quy tắc về tường lửa. Nếu đã có VPC và Dự án, bạn có thể bỏ qua phần này.

Mở Cloud Shell ở phía trên cùng bên phải của bảng điều khiển. Đồng thời định cấu hình như sau:

Bật một số API mà chúng ta sẽ sử dụng trong phòng thí nghiệm này

gcloud services enable dns.googleapis.com
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable servicedirectory.googleapis.com

Đặt một số biến. Các biến này là Mã dự án và Mã mạng của VPC tuỳ chỉnh (bạn sẽ tạo VPC ở bước 4).

projectid=$(gcloud config get-value project)
networkid=anthropic-net 
echo $projectid
echo $networkid
clear

Bây giờ, hãy tạo một VPC tuỳ chỉnh có tên là anthropic-net.

gcloud compute networks create $networkid \
--project=$projectid \
--subnet-mode=custom \
--mtu=1460 \
--bgp-routing-mode=global

Tạo vm1-subnet trong VPC mới

gcloud compute networks subnets create vm-subnet \
--project=$projectid --range=10.0.88.0/24 \
--stack-type=IPV4_ONLY --network=$networkid \
--region=us-east1

Thêm các quy tắc tường lửa ICMP, SSH và HTTP vào VPC

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-icmp --project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows ICMP connections from any source to any instance on the network." \
--direction=INGRESS \
--priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 \
--action=ALLOW \
--rules=icmp

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-ssh \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections from any source to any instance on the network using port 22." \
--direction=INGRESS --priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:22

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-web \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections on port 8080." \
--direction=INGRESS --priority=1000 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:8080

4. Bật Anthropic trong vườn mô hình Vertex

Chúng ta cần cấp quyền truy cập từ bên ngoài vào Internet, vì vậy, hãy tạo một cổng Cloud NAT và đính kèm cổng đó.

Chuyển đến trang tổng quan Vertex AI rồi chọn Model Garden
Tìm Anthropic rồi chọn Claude Opus 4.5

3. Chọn Bật, bạn sẽ phải điền một số thông tin. Điền vào biểu mẫu rồi chọn Tiếp theo 4. Trên trang cuối cùng, hãy chọn Đồng ý để bật Claude 4.5 Opus

5. Tạo cổng NAT và máy ảo

Chúng ta cần cấp quyền truy cập từ bên ngoài vào Internet, vì vậy, hãy tạo một cổng Cloud NAT và đính kèm cổng đó.

Trong Cloud Shell, hãy sử dụng các lệnh sau

Tạo Cloud NAT.

gcloud compute routers create anthro-out-nat \
    --network $networkid \
    --region us-east1

Tạo cổng NAT trên đám mây.

gcloud compute routers nats create anthro-out-nat-gw \
    --router-region us-east1 \
    --router anthro-out-nat \
    --nat-all-subnet-ip-ranges \
    --auto-allocate-nat-external-ips

Bây giờ, hãy tạo một VM để truy cập Anthropic trên Vertex AI thông qua Python SDK.

Chúng ta sẽ tạo một máy ảo để kiểm thử với các gói sau đã được cài đặt

Trong cùng một phiên Cloud Shell, hãy tạo anthro-vm bằng cách sử dụng nội dung sau.

gcloud compute instances create anthro-vm \
--project=$projectid \
--zone=us-east1-b \
--network-interface=stack-type=IPV4_ONLY,subnet=vm-subnet,no-address,network=$networkid \
--metadata startup-script="#! /bin/bash    
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install python3 python3-dev python3-venv -y
      sudo apt-get install tcpdump dnsutils -y
      sudo -i
      sudo mkdir -p ~/py-anthro-env
      cd ~/py-anthro-env
      python3 -m venv env
      source env/bin/activate
      pip install -U ipython google-genai 'anthropic[vertex]'"

Bạn sẽ thấy một máy ảo được tạo mà không có địa chỉ IP công khai. Bây giờ, hãy định cấu hình của máy ảo

6. Định cấu hình máy ảo và kiểm thử

Trong Google Cloud Shell, hãy SSH vào VM mới có tên là anthro-vm.

gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080

Sau khi bạn SSH vào anthro-vm,hãy kích hoạt môi trường venv:

sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'

Bây giờ, hãy xác thực điều này để thực hiện một số kiểm thử sau. Chạy lệnh sau trong máy ảo, nhấn y khi được nhắc.

gcloud auth application-default login

Tiếp theo, hãy sao chép URL xuất hiện ở phần bắt đầu bằng https://, mở một thẻ mới trong cửa sổ trình duyệt phòng thí nghiệm rồi dán URL đó. Chấp nhận lời nhắc.
Khi bạn thấy lựa chọn sao chép sau đây, hãy chuyển về phiên anthro-vm và đối với Nhập mã uỷ quyền:, hãy dán mã bạn đã sao chép rồi nhấn phím Enter để xác thực.

Bây giờ, hãy kiểm thử nhanh để xem chúng ta có thể kết nối với Vertex Gemini API hay không.

dig *-aiplatform.googleapis.com

Bạn sẽ thấy nội dung tương tự (các địa chỉ sẽ khác nhau). Xin lưu ý rằng đường dẫn này là thông qua địa chỉ IP công khai vì API này là một API công khai.

; <<>> DiG 9.18.39-0ubuntu0.24.04.2-Ubuntu <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 3728
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 16, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.204.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.203.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.215.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.250.98.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.217.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.251.107.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       74.125.196.95

Bây giờ, hãy sử dụng Python. Nhập ipython để kích hoạt giao diện ipython.

ipython

Bây giờ, hãy sao chép và dán nội dung sau. Câu hỏi này được đặt cho Claude Opus 4.5: "Đâu là các bước chính để xây dựng AI có khả năng hành động?" sau đó lấy đầu ra và chuyển đến Gemini 3 Pro. Mô hình này sẽ tạo bản tóm tắt, tạo hình ảnh và lưu hình ảnh đó trên máy ảo.

import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "What are the key steps to building Agentic AI?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "gemini_agentic_ai.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")

Nhấn phím Enter hai lần để chạy và xem kết quả văn bản.
Để xem hình ảnh, chúng ta cần bật một dịch vụ web trong Python. Chạy lệnh sau trong phiên ipython

!python3 -m http.server 8080

Bây giờ, hãy chuyển đến lựa chọn xem trước trên web trong Cloud Shell, chọn xem trước trên cổng 8080
Trong phiên web đang mở, hãy chọn gemini_agentic_ai.png để xem hình ảnh được tạo. (Hình ảnh mẫu bên dưới do AI tạo)
Trong Cloud Shell, để thoát phiên, hãy nhấn Ctrl C, sau đó nhập exit rồi nhấn Enter (lặp lại 3 lần) để quay lại trang chủ Cloud Shell
Chúng ta tiếp tục nhé.

7. Tạo điểm cuối PSC cho googleapis

Để bật kết nối riêng tư đến điểm cuối Vertex API, chúng ta sẽ tạo một điểm cuối Private Service Connect cho googleapis. Điều này sẽ cho phép chúng ta sử dụng một địa chỉ IP riêng tư mà chúng ta chỉ định để định tuyến lưu lượng truy cập đến các googleapis mà chúng ta cần, trong trường hợp này là Vertex Gemini.

Mở Cloud Shell nếu chưa mở. Tạo một IP cho điểm cuối PSC. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ sử dụng 192.168.255.230.

gcloud compute addresses create anthro-ip \
    --global \
    --purpose=PRIVATE_SERVICE_CONNECT \
    --addresses=192.168.255.230 \
    --network=$networkid

Xác minh IP đã tạo

gcloud compute addresses list --filter="name=( 'anthro-ip' ...)"

Tiếp theo, hãy tạo điểm cuối PSC

gcloud compute forwarding-rules create pscanthrovertex \
    --global \
    --network=$networkid \
    --address=anthro-ip \
    --target-google-apis-bundle=all-apis

Thao tác này sẽ tạo một điểm cuối và một mục nhập trong thư mục dịch vụ. Xác minh điểm cuối tồn tại

gcloud compute forwarding-rules describe pscanthrovertex --global

8. Xác minh khả năng kết nối của thiết bị đầu cuối thông qua vùng thư mục dịch vụ tự động

Hãy kết nối bằng điểm cuối riêng tư để kết nối với Gemini.

Chuyển đến phiên bản máy ảo anthro-vm1. Chọn SSH và SSH vào VM
Kiểm tra đường dẫn kết nối đến aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com bằng lệnh dig. Bạn sẽ thấy IP của điểm cuối PSC 192.168.255.230

dig aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com

Thoát khỏi tất cả các phiên SSH

9. Tạo mục nhập DNS thủ công cho googleapis

Bạn có thể tạo một mục nhập DNS theo cách thủ công để trỏ đến điểm cuối PSC bằng DNS riêng tư. Điều này sẽ ảnh hưởng đến tất cả các mạng mà bạn chỉ định cho chiến dịch.

Chạy các lệnh sau trong Cloud Shell.

Tạo một vùng DNS riêng tư cho googleapis.com và đính kèm vùng đó vào mạng anthropic-net.

gcloud dns managed-zones create googleapis-private \
    --description="Private DNS zone for googleapis.com" \
    --dns-name="googleapis.com." \
    --visibility="private" \
    --networks="anthropic-net"

Tạo một bản ghi A gắn miền gốc với IP điểm cuối Private Service Connect (192.168.255.230)

gcloud dns record-sets create "googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="A" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="192.168.255.230"

Tạo bản ghi CNAME đại diện để chuyển hướng tất cả miền con (ví dụ: aiplatform.googleapis.com) đến bản ghi A gốc

gcloud dns record-sets create "*.googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="CNAME" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="googleapis.com."

Liệt kê các nhóm bản ghi trong vùng để xác nhận rằng bản ghi A và CNAME đã được tạo đúng cách.

gcloud dns record-sets list --zone="googleapis-private"

Trong chế độ xem bảng điều khiển, ứng dụng sẽ có dạng như sau. Bạn sẽ thấy một chế độ thiết lập có bản ghi A và CNAME như thế này, hãy xem
Tiếp theo, chúng ta sẽ xác minh khả năng kết nối với những thay đổi này trên anthro-vm

10. Xác minh khả năng kết nối điểm cuối thông qua địa chỉ IP

Hãy kết nối bằng điểm cuối riêng tư để kết nối với Gemini.

Trong Google Cloud Shell, hãy SSH vào VM mới có tên là anthro-vm.

gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080

Sau khi bạn SSH vào anthro-vm,hãy kích hoạt môi trường venv:

sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'

Bây giờ, hãy thực hiện dig để xem chúng ta có thể kết nối với Vertex Gemini API hay không.

dig *-aiplatform.googleapis.com

Bạn sẽ thấy nội dung tương tự (địa chỉ sẽ khác). Xin lưu ý rằng đường dẫn này là thông qua địa chỉ IP của điểm cuối PSC.

; <<>> DiG 9.18.41-1~deb12u1-Debian <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 33703
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 2, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     CNAME   googleapis.com.
googleapis.com.         300     IN      A       192.168.255.230

;; Query time: 8 msec
;; SERVER: 169.254.169.254#53(169.254.169.254) (UDP)
;; WHEN: Sat Nov 29 15:19:15 UTC 2025
;; MSG SIZE  rcvd: 86

Sử dụng lệnh ping. Chúng ta có thể kiểm tra nhanh. Lưu ý: IP này là một điểm cuối PSC và các lệnh ping của bạn sẽ không thành công.

ping -c 2 aiplatform.googleapis.com

Bây giờ, hãy sử dụng Python. Nhập ipython để kích hoạt giao diện ipython.

ipython

Bây giờ, hãy sao chép và dán nội dung sau. Câu hỏi này yêu cầu Claude Opus 4.5 "Give me a step by step recipe to make a roti for a beginner?" (Hãy cho tôi công thức từng bước để làm bánh roti cho người mới bắt đầu). sau đó lấy đầu ra và chuyển đến Gemini 3 Pro để tạo bản tóm tắt, đồng thời tạo hình ảnh rồi lưu trên máy ảo

import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "Give me a step by step recipe to make a roti for a beginner?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "cookingroti.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")

Nhấn phím Enter hai lần để chạy và xem kết quả văn bản.
Để xem hình ảnh, chúng ta cần bật một dịch vụ web trong Python, vì vậy, hãy chạy lệnh sau trong phiên ipython

!python3 -m http.server 8080

Bây giờ, hãy chuyển đến lựa chọn xem trước trên web trong Cloud Shell, chọn xem trước trên cổng 8080
Chọn cookingroti.png để xem hình ảnh được tạo. (Mẫu dưới đây do AI tạo)
Trong Cloud Shell, để thoát phiên, hãy nhấn Ctrl C, sau đó nhập exit rồi nhấn Enter (lặp lại 3 lần) để quay lại trang chủ Cloud Shell

11. Xin chúc mừng

Xin chúc mừng! Bạn đã có những trải nghiệm thú vị và kết nối thành công với Anthropic Claude Opus 4.5 và Gemini 3 Pro trên Vertex bằng cả địa chỉ API công khai và riêng tư bằng Điểm cuối Kết nối dịch vụ riêng tư cho Googleapis. Chức năng này có thể mở rộng khả năng kết nối API riêng tư vào môi trường tại chỗ/môi trường đám mây khác được kết nối thông qua (Interconnect, Cross-Cloud Interconnect và VPC).

Dọn dẹp

gcloud compute instances delete anthro-vm --zone=us-east1-b --quiet

gcloud compute routers nats delete anthro-out-nat-gw --router=anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute routers delete anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute firewall-rules delete anthropic-net-allow-icmp anthropic-net-allow-ssh anthropic-net-allow-web --quiet

gcloud compute forwarding-rules delete pscanthrovertex --global --quiet

gcloud dns record-sets delete googleapis.com. --zone googleapis-private --type A --quiet

gcloud dns record-sets delete *.googleapis.com --zone googleapis-private --type CNAME --quiet

gcloud dns managed-zones delete googleapis-private --quiet

gcloud compute addresses delete anthro-ip --global --quiet

gcloud compute networks subnets delete vm-subnet --region=us-east1 --quiet

gcloud compute networks delete anthropic-net --quiet

Các bước tiếp theo / Tìm hiểu thêm

Bạn có thể đọc thêm về mạng Vertex AI

Codelab: Truy cập vào cuộc trò chuyện Gemini 3 Pro bằng python sdk thông qua điểm cuối Private Service Connect

Codelab: Xây dựng các tác nhân AI bằng ADK:Nền tảng

Tham gia phòng thí nghiệm tiếp theo

Tiếp tục hành trình khám phá của bạn với Google Cloud và xem các phòng thí nghiệm khác trên Google Cloud Skills Boost: