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Berechtigungsnachweise für programmgesteuerten Zugriff (IBM Cloud -API-Schlüssel und IAM-Token)
Letzte Aktualisierung: 03. Feb. 2025
Berechtigungsnachweise für programmgesteuerten Zugriff (IBM Cloud -API-Schlüssel und IAM-Token)

Für die programmgesteuerte Arbeit mit Basismodellen in IBM watsonx.ai müssen Sie sich authentifizieren, um zu beweisen, dass Sie für den Zugriff auf watsonx.ai -Ressourcen berechtigt sind.

REST-API-Berechtigungsnachweise

Für die meisten API-Methoden müssen Sie ein IBM Cloud Identity and Access Management (IAM) Bearer Token als Zugriffstoken in die Anfrage einfügen. Sie verwenden einen IBM Cloud API-Schlüssel, um ein IAM-Inhaber-Token zu erzeugen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um REST-API-Anforderungen zu authentifizieren:

  1. Sie können den IBM Cloud -API-Schlüssel auf verschiedene Arten erstellen.

    Weitere Informationen finden Sie unter IBM Cloud API-Schlüssel.

  2. Verwenden Sie den API-Schlüssel IBM Cloud , um ein IAM-Trägertoken zu erstellen.

    Weitere Informationen finden Sie in IBM Cloud IAM-Token mithilfe eines API-Schlüssels generieren.

  3. Geben Sie das IAM-Token beim Übergeben einer REST-Anforderung an.

    curl -X 'POST' https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/text/generation
    --header "Authorization: Bearer {IAM-token}..."
    

Sie sind für die Aktualisierung des Tokens verantwortlich, wenn es abläuft. Wiederholen Sie zum Aktualisieren des Tokens die Prozedur ab Schritt 2.

Berechtigungsnachweise für Python -Bibliothek

Wenn Sie die Python -Bibliothek verwenden, können Sie einen API-Schlüssel oder ein IAM-Token verwenden.

Wenn Sie das IAM-Token selbst erstellen und an die Bibliothek übergeben, müssen Sie die Aktualisierung des Tokens verwalten, bevor es abläuft.

Wenn Sie Ihren API-Schlüssel an den APIClient in der Bibliothek übergeben, generiert der Client das IAM-Token und aktualisiert das Token nach Bedarf.

IBM Cloud -API-Schlüssel mit der Bibliothek verwenden

Sie können den IBM Cloud -API-Schlüssel auf verschiedene Arten erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter IBM Cloud API-Schlüssel

Das folgende Beispielcode-Snippet zeigt, wie ein API-Schlüssel direkt für die Authentifizierung verwendet wird, wenn die Bibliothek Python verwendet wird.

from ibm_watsonx_ai.foundation_models import ModelInference

model_inference = ModelInference(
    model_id="ibm/granite-13b-chat-v2",
    credentials={
        "apikey": "***",
        "url": "https://{region}.ml.cloud.ibm.com"
    },
    project_id="*****"
    )

 

API-Client verwenden

Alternativ können Sie die APIClient verwenden, die in der Bibliothek verfügbar ist. Nach der Instanziierung des Clients müssen Sie nicht mit jeder Methode Berechtigungsnachweise angeben.

from ibm_watsonx_ai import APIClient
from ibm_watsonx_ai import Credentials

credentials = Credentials(
  url = "https://{region}.ml.cloud.ibm.com",
  api_key = "{api-key}"
)

client = APIClient(credentials)

Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung.

Sie können auch eine Standardprojekt-oder Standardbereichs-ID festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt-ID suchen.

 

Erstellen von Anmeldeinformationen für Aufgaben

Für einige langwierige Aufgaben oder Arbeiten, wie z. B. das Abstimmen von Fundamentmodellen, ist eine Berechtigung erforderlich.

So erstellen Sie einen Berechtigungsnachweis für eine Aufgabe:

task_credentials_details = client.task_credentials.store()

Um Referenzen aufzulisten:

client.task_credentials.list()

Die zurückgegebene Liste der Anmeldeinformationen enthält für jede Anmeldeinformation eine asset_id, die die Anmeldeinformations-ID der Aufgabe ist.

Wenn Sie die ID für den Berechtigungsnachweis kennen, können Sie ihn wie folgt löschen:

client.task_credentials.delete(task_credentials_id)

Weitere Informationen finden Sie in der Klasse "Task credentials" in der Bibliothek Python.

Alternativ können Sie die Benutzeroberfläche des Produkts verwenden, um Anmeldeinformationen für Aufgaben zu erstellen oder zu löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Anmeldeinformationen für Aufgaben.

Weitere Informationen

Übergeordnetes Thema: Codierung generativer KI-Lösungen