التطوير باستخدام Gemini على Google Cloud

إذا كنت مستخدِمًا جديدًا لخدمة Gemini، يمكنك البدء باستخدام الخطوات السريعة ، وهي أسرع طريقة للبدء.

ومع تطوّر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد تحتاج إلى منصة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي و نشرها بشكل كامل. توفّر Google Cloud منظومة متكاملة من الأدوات لمساعدة المطوّرين على الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي،بدءًا من المراحل الأولية لتطوير التطبيقات ووصولاً إلى نشرها واستضافتها وإدارة البيانات المعقدة على نطاق واسع.

توفّر منصة Vertex AI من Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تسهّل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتحقيق الكفاءة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، توفّر عمليات الدمج مع قواعد البيانات وأدوات DevOps والتسجيل والمراقبة وإدارة الهوية وإمكانية الوصول منهجًا شاملاً لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالكامل.

يلخِّص الجدول التالي الاختلافات الرئيسية بين Google AI وVertex AI لمساعدتك في تحديد الخيار المناسب لحالة الاستخدام:

لمعرفة المنتجات والأُطر والأدوات التي تُعدّ الأنسب لإنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud، اطّلِع على مقالة إنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.

نقل البيانات من Gemini على Google AI إلى Vertex AI

إذا كان تطبيقك يستخدم واجهات برمجة تطبيقات Google AI Gemini، عليك نقل البيانات إلى واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini من Google Cloud.

عند نقل البيانات:

• يمكنك استخدام مشروعك الحالي على Google Cloud (الذي استخدمته لإنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات) أو يمكنك إنشاء مشروع جديد على Google Cloud.

• قد تختلف المناطق المتاحة بين Google AI Studio وVertex AI. اطّلِع على قائمة المناطق المتوافقة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.

• يجب إعادة تدريب أي نماذج أنشأتها في Google AI Studio في Vertex AI.

يُرجى العِلم أنّه إذا كنت تريد استدعاء واجهة برمجة التطبيقات Gemini API مباشرةً من تطبيق تطبيقات ويب أو تطبيقات متوافقة مع الأجهزة الجوّالة في قناة الإصدار العلني، عليك أولاً الانتقال إلى استخدام Vertex AI في حِزم تطوير البرامج (SDK) لعملاء Firebase (متوفّرة لتطبيقات Swift وAndroid والويب وFlutter). توفّر حِزم SDK هذه لعملاء الإصدارات العلنية خيارات أمان مهمة وميزات أخرى لتطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوالة.

Python: نقل البيانات من Google AI Gemini API إلى Vertex AI Gemini API

تعرض الأقسام التالية مقتطفات من الرموز البرمجية لمساعدتك في نقل رمز Python لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات Vertex AI Gemini API.

إعداد حزمة تطوير برامج Vertex AI Python SDK

في Vertex AI، لا تحتاج إلى مفتاح واجهة برمجة التطبيقات. بدلاً من ذلك، تتم إدارة Gemini على Vertex AI باستخدام إذن الوصول في "إدارة الهوية وإمكانية الوصول"، والذي يتحكّم في إذن مستخدم أو مجموعة أو حساب خدمة للاتصال بواجهة برمجة التطبيقات Gemini API من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) Vertex AI.

على الرغم من توفُّر طرق متعدّدة للمصادقة، فإنّ أسهل طريقة للمصادقة في بيئة تطوير هي تثبيت واجهة سطر أوامر Google Cloud ‏(CLI) ثم استخدام بيانات اعتماد المستخدمين لتسجيل الدخول إلى واجهة سطر الأوامر.

لإجراء مكالمات الاستنتاج إلى Vertex AI، يجب أيضًا التأكّد من أنّ حساب المستخدم أو حساب الخدمة لديه دور مستخدم Vertex AI.

مثال على الرمز البرمجي لتثبيت البرنامج

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY="API_KEY"
genai.configure(api_key=API_KEY)
        

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-cloud-aiplatform

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Image

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REGION = "REGION"  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
        

مثال على رمز لإنشاء نص من طلب نصي

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

مثال على رمز لإنشاء نص من نص وصورة

import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = PIL.Image.open("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is this picture?", image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = Image.load_from_file("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is shown in this image?", image])

print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

مثال على رمز لإنشاء محادثة متعددة المقاطع

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

حذف مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات غير المستخدَمة

إذا لم تعد بحاجة إلى استخدام مفتاح Google AI Gemini API، اتّبِع أفضل ممارسات الأمان واحذِف المفتاح.

لحذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات:

1. افتح صفحة بيانات اعتماد Google Cloud API.

2. ابحث عن مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الذي تريد حذفه وانقر على رمز الإجراءات.

3. انقر على حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.

4. في النافذة المنبثقة حذف بيانات الاعتماد، انقر على حذف.

   يستغرق حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات بضع دقائق ليتم نشره. بعد اكتمال عملية النشر، يتم رفض أيّ زيارات تستخدم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المحذوف.

الخطوات التالية

• اطّلِع على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI للتعرّف على مزيد من المعلومات حول حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI.
• يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول Vertex AI Gemini API.