Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z Gemini, najszybszym sposobem na rozpoczęcie pracy jest skorzystanie z krótkich instrukcji.
Jednak wraz z rozwojem rozwiązań opartych na generatywnej AI może być potrzebna platforma do tworzenia i wdrażania kompleksowych aplikacji i rozwiązań opartych na generatywnej AI. Google Cloud udostępnia kompleksowy ekosystem narzędzi, które umożliwiają deweloperom wykorzystanie potencjału generatywnej AI, począwszy od wstępnych etapów tworzenia aplikacji, przez wdrażanie, hosting i zarządzanie złożonymi danymi na dużą skalę.
Platforma Vertex AI od Google Cloud udostępnia zestaw narzędzi MLOps, które usprawniają korzystanie z modeli AI, ich wdrażanie oraz monitorowanie, zapewniając przy tym wydajność i niezawodność. Dodatkowo integracja z bazami danych, narzędziami DevOps, logowaniem, monitorowaniem i usługą IAM zapewnia holistyczne podejście do zarządzania całym cyklem życia generatywnej AI.
W tabeli poniżej zestawiono główne różnice między Google AI a Vertex AI, aby ułatwić Ci wybranie odpowiedniej opcji:
Funkcje | Google AI Gemini API | Vertex AI Gemini API |
---|---|---|
Modele Gemini | Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro | Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.0 Ultra, Gemini 1.0 Ultra Vision |
Zarejestruj się | Konto Google | Konto Google Cloud (z warunkami umowy i rozliczeniami) |
Uwierzytelnianie | Klucz interfejsu API | Konto usługi Google Cloud |
Testowanie interfejsu | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
Interfejsy API i pakiety SDK | Pakiety SDK serwera i klienta mobilnego/internetowego
|
Pakiety SDK serwera i klienta mobilnego/internetowego
|
Bezpłatne korzystanie z interfejsów API i pakietów SDK | Tak, w stosownych przypadkach | Środki na Google Cloud o wartości 300 USD dla nowych użytkowników |
Limit (żądania na minutę) | Różne w zależności od modelu i abonamentu (patrz szczegółowe informacje). | Różne w zależności od modelu i regionu (patrz szczegółowe informacje). |
Pomoc dla firm | Nie |
Klucz szyfrowania klienta Chmura prywatna Przechowywanie danych Przejrzystość dostępu Skalowalna infrastruktura do hostowania aplikacji Bazy danych i pamięć masowa |
MLOps | Nie | Pełna obsługa MLOps w Vertex AI (np. ocena modelu, monitorowanie modelu, rejestr modeli) |
Aby dowiedzieć się, które usługi, platformy i narzędzia najlepiej nadają się do tworzenia aplikacji generatywnej AI w Google Cloud, zapoznaj się z artykułem Tworzenie aplikacji generatywnej AI w Google Cloud.
Migracja z Gemini w Google AI do Vertex AI
Jeśli Twoja aplikacja korzysta z interfejsów Gemini API od Google AI, musisz przejść na interfejsy Gemini API od Vertex AI w Google Cloud.
Podczas migracji:
Możesz użyć istniejącego projektu Google Cloud (tego samego, którego użyto do wygenerowania klucza API) lub utworzyć nowy projekt Google Cloud.
Obsługiwane regiony mogą się różnić w Google AI Studio i Vertex AI. Zapoznaj się z listą obsługiwanych regionów generatywnej AI w Google Cloud.
Wszystkie modele utworzone w Google AI Studio trzeba ponownie przetrenować w Vertex AI.
Pakiet SDK Google Gen AI udostępnia zintegrowany interfejs Gemini 2.0 za pomocą interfejsu Gemini Developer API i Vertex AI. Z kilkoma wyjątkami kod działający na jednej platformie będzie działać na obu.
Jeśli chcesz wywoływać interfejs Gemini API bezpośrednio z produkcyjnej aplikacji mobilnej lub internetowej, przejdź na korzystanie z pakietów SDK klienta Vertex AI w Firebase (dostępnych w przypadku aplikacji Swift, Android, Web i Flutter). Te pakiety SDK klienta oferują ważne opcje zabezpieczeń i inne funkcje do stosowania w produkcyjnych aplikacjach mobilnych i internetowych.
Usuwanie nieużywanych kluczy interfejsu API
Jeśli nie musisz już używać klucza interfejsu Gemini API Google AI, zgodnie ze sprawdzonymi metodami zabezpieczeń usuń go.
Aby usunąć klucz interfejsu API:
Otwórz stronę Dane logowania interfejsu Google Cloud API.
Znajdź klucz interfejsu API, który chcesz usunąć, i kliknij ikonę Działania.
Kliknij Usuń klucz API.
W oknie Usuwanie danych logowania kliknij Usuń.
Usunięcie klucza interfejsu API może potrwać kilka minut. Po zakończeniu propagacji cały ruch korzystający z usuniętego klucza interfejsu API jest odrzucany.
Dalsze kroki
- Aby dowiedzieć się więcej o rozwiązaniach generatywnej AI w Vertex AI, zapoznaj się z artykułem Generowana AI w Vertex AI – omówienie.
- Dowiedz się więcej o interfejsie Vertex AI Gemini API.