watsonx.aiのLLMをPythonから呼び出すためには、以下の３つを用意する必要があります。
- APIキー
- watsonx.ai Runtimeが関連付けられた「プロジェクト ID」
- watsonx.ai Runtimeの「サービス・エンドポイント」
APIキーの作成
watsonxのハンバーガーメニューから「アクセス（IAM)」にアクセスします。
「APIキー」を選び「作成」クリックします。
適当な名前をつけて「作成」します。
「コピー」や「ダウンロード」をして保存しておいてください。
プロジェクトの準備
watsonx.ai Studioで「新規プロジェクト」を作成します。
適当に名前をつけて「作成」します。ここでは「240308xai」という名前にしています。
「管理」タブでwatsonx.ai Runtime（旧Watson Machine Learning）というエンジンのサービスを関連付けます。
あらかじめ用意しておいたwatsonx.ai Runtime（旧Watson Machine Learning）のサービスを「アソシエイト」します。もし用意していなければ「新規サービス」から追加します。
プロジェクトID取得
プロジェクトに入り、「管理」タブの「一般」を選び、「プロジェクト ID」をコピーして、書き留めておいてください。
watsonx.ai Runtimeのサービス・エンドポイントの確認
サービス・エンドポイントはリージョンごとに異なっています。
以下だと東京リージョンになっています(正確には、この表示はwatsonx.ai Studioのリージョンですが、watsonx.ai Studioとwatsonx.ai Runtimeは同じリージョンであるのでwatsonx.ai Runtimeも東京になります)。
各リージョンのサービス・エンドポイントは以下から探してください。
パブリック・エンドポイントは以下です。
プライベート・エンドポイントは以下です。
東京のパブリックエンドポイントであれば
https://jp-tok.ml.cloud.ibm.com
となります。
まとめ
これで、「APIキー」、watsonx.ai Runtimeが関連付けられた「プロジェクト ID」、「watsonx.ai Runtimeのサービス・エンドポイント」の三つが揃いました。
参考
コンソールでの API キーの作成
プロジェクトの作成 — Docs | IBM watsonx
プロジェクトへの関連サービスの追加 — Docs | IBM watsonx