פיתוח באמצעות Gemini ב-Google Cloud

אם אתם משתמשים חדשים ב-Gemini, הדרך המהירה ביותר להתחיל היא להשתמש במדריכי ההתחלה.

עם זאת, ככל שפתרונות ה-AI הגנרטיביים שלכם יתפתחו, יכול להיות שתצטרכו פלטפורמה ליצירה ולפריסה של אפליקציות ופתרונות של AI גנרטיבי מקצה לקצה. Google Cloud מספק סביבה עסקית מקיפה של כלים שמאפשרת למפתחים לנצל את מלוא הפוטנציאל של AI גנרטיבי, החל מהשלבים הראשוניים של פיתוח האפליקציה ועד לפריסה, לאירוח ולניהול של נתונים מורכבים בקנה מידה נרחב.

פלטפורמת Vertex AI של Google Cloud כוללת חבילה של כלים ל-MLOps שמפשטים את השימוש, הפריסה והמעקב אחרי מודלים של AI, כדי לשפר את היעילות והאמינות שלהם. בנוסף, השילובים עם מסדי נתונים, כלי DevOps, רישום ביומן, מעקב ו-IAM מספקים גישה מקיפה לניהול כל מחזור החיים של ה-AI הגנרטיבי.

בטבלה הבאה מפורטים ההבדלים העיקריים בין Google AI לבין Vertex AI, כדי לעזור לכם להחליט איזו אפשרות מתאימה לתרחיש לדוגמה שלכם:

תכונות	Google AI Gemini API	Vertex AI Gemini API
מודלים של Gemini	Gemini 2.0 Flash, ‏ Gemini 2.0 Flash-Lite	Gemini 2.0 Flash, ‏ Gemini 2.0 Flash-Lite
הרשמה	חשבון Google	חשבון Google Cloud (עם הסכמה לתנאים וחיובים)
אימות	מפתח API	חשבון שירות ב-Google Cloud
מגרש משחקים של ממשק משתמש	‏Google AI Studio	Vertex AI Studio
API ו-SDK	ערכות SDK לשרת וללקוח בנייד או באינטרנט שרת: Python, ‏ Node.js, ‏ Go, ‏ Dart, ‏ ABAP לקוח לנייד או לאינטרנט: Android‏ (Kotlin/Java), ‏ Swift, ‏ Web, ‏ Flutter	ערכות SDK לשרת וללקוח בנייד או באינטרנט שרת: Python, ‏ Node.js, ‏ Go, ‏ Java, ‏ ABAP לקוח לנייד או לאינטרנט (דרך Vertex AI for Firebase): Android‏ (Kotlin/Java), ‏ Swift, ‏ Web, ‏ Flutter
שימוש ללא עלות ב-API וב-SDK	כן, כשרלוונטי	קרדיט בשווי 300$ ל-Google Cloud למשתמשים חדשים
מכסה (בקשות לדקה)	משתנה בהתאם למודל ולתוכנית התמחור (מידע מפורט)	המחיר משתנה בהתאם לדגם ולאזור (מידע מפורט)
תמיכת Enterprise	לא	מפתח הצפנה של לקוח ענן וירטואלי פרטי מיקום הנתונים שקיפות הגישה תשתית ניתנת להתאמה לאירוח אפליקציות מסדי נתונים ואחסון נתונים
MLOps	לא	MLOps מלא ב-Vertex AI (דוגמאות: הערכת מודל, Model Monitoring, מרשם מודלים)

במאמר פיתוח אפליקציה של AI גנרטיבי ב-Google Cloud מוסבר אילו מוצרים, מסגרות וכלים מתאימים ביותר לפיתוח אפליקציה של AI גנרטיבי ב-Google Cloud.

העברה מ-Gemini ב-Google AI ל-Vertex AI

אם האפליקציה שלכם משתמשת בממשקי Google AI Gemini API, תצטרכו לעבור לממשקי Vertex AI Gemini API של Google Cloud.

במהלך ההעברה:

אפשר להשתמש בפרויקט הקיים ב-Google Cloud (זה ששימש ליצירת מפתח ה-API) או ליצור פרויקט חדש ב-Google Cloud.
האזורים הנתמכים עשויים להשתנות בין Google AI Studio לבין Vertex AI. הרשימה של האזורים הנתמכים ל-AI גנרטיבי ב-Google Cloud
כל המודלים שיצרתם ב-Google AI Studio צריכים לעבור אימון מחדש ב-Vertex AI.

Google Gen AI SDK מספק ממשק מאוחד ל-Gemini 2.0 דרך Gemini Developer API ו-Vertex AI. מלבד כמה יוצאים מן הכלל, קוד שפועל בפלטפורמה אחת יפעל בשתיהן.

חשוב לזכור: אם אתם רוצים לבצע קריאה ל-Gemini API ישירות מאפליקציית אינטרנט או מאפליקציה לנייד בסביבת הייצור, עליכם לעבור לשימוש ב-Vertex AI ב-SDK של לקוחות Firebase (הזמין לאפליקציות Swift,‏ Android,‏ Web ו-Flutter). ערכות ה-SDK האלה ללקוח כוללות אפשרויות אבטחה קריטיות ותכונות נוספות לאפליקציות לנייד ולאינטרנט בסביבת הייצור.

מחיקת מפתחות API שלא בשימוש

אם אתם לא צריכים יותר את מפתח ה-API של Google AI Gemini, מומלץ למחוק אותו בהתאם לשיטות האבטחה המומלצות.

כדי למחוק מפתח API:

פותחים את הדף Google Cloud API Credentials.
מאתרים את מפתח ה-API שרוצים למחוק ולוחצים על הסמל Actions.
בוחרים באפשרות Delete API key (מחיקת מפתח ה-API).
בחלון הדו-שיח Delete credential, בוחרים באפשרות Delete.

המחיקה של מפתח API יכולה להימשך כמה דקות. אחרי שההפצה תושלם, כל תעבורת הנתונים שמשתמשת במפתח ה-API שנמחק תידחה.

השלבים הבאים

סקירה כללית על AI גנרטיבי ב-Vertex AI
מידע נוסף על Vertex AI Gemini API