Jika Anda baru menggunakan Gemini, gunakan panduan memulai adalah cara tercepat untuk memulai.
Namun, seiring berkembangnya solusi AI generatif Anda, Anda mungkin memerlukan platform untuk membangun dan untuk men-deploy aplikasi dan solusi AI generatif secara menyeluruh. Google Cloud menyediakan ekosistem alat yang komprehensif untuk memungkinkan developer memanfaatkan kecanggihan AI generatif, dari tahap awal pengembangan aplikasi hingga deployment aplikasi, hosting aplikasi, dan pengelolaan data dalam skala besar.
Platform Vertex AI Google Cloud menawarkan serangkaian alat MLOps yang menyederhanakan penggunaan, deployment, dan pemantauan model AI untuk efisiensi dan keandalan. Selain itu, integrasi dengan database, alat DevOps, logging, pemantauan, dan IAM memberikan pendekatan menyeluruh untuk mengelola di seluruh siklus proses AI generatif.
Tabel berikut merangkum perbedaan utama antara Google AI dan Vertex AI untuk membantu Anda memutuskan opsi mana yang tepat untuk kasus penggunaan Anda:
Fitur | Gemini API AI Google | Vertex AI Gemini API |
---|---|---|
Model Gemini | Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision (tidak digunakan lagi) | 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 |
Daftar | Akun Google | Akun Google Cloud (dengan perjanjian dan penagihan persyaratan) |
Autentikasi | Kunci API | Akun layanan Google Cloud |
Playground antarmuka pengguna | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
API & SDK | SDK klien server dan seluler/web
|
SDK klien server dan seluler/web
|
Penggunaan API tanpa biaya & SDK | Ya, jika berlaku | Kredit Google Cloud senilai $300 untuk pengguna baru |
Kuota (permintaan per menit) | Bervariasi berdasarkan model dan paket harga (lihat informasi mendetail) | Bervariasi berdasarkan model dan region (lihat informasi mendetail) |
Dukungan untuk perusahaan | Tidak |
Kunci enkripsi pelanggan Virtual private cloud Residensi data Transparansi akses Infrastruktur skalabel untuk hosting aplikasi Database dan penyimpanan data |
MLOps | Lain kali | MLOps Penuh di Vertex AI (contoh: evaluasi model, Pemantauan Model, Registry Model) |
Untuk mempelajari produk, kerangka kerja, dan alat mana yang paling cocok untuk membangun aplikasi AI generatif di Google Cloud, lihat Bangun aplikasi AI generatif di Google Cloud.
Bermigrasi dari Gemini di AI Google ke Vertex AI
Jika aplikasi Anda menggunakan Gemini API AI Google, Anda harus bermigrasi ke Vertex AI Gemini API Google Cloud.
Saat Anda memigrasikan:
Anda dapat menggunakan project Google Cloud yang sudah ada (kunci yang sama dengan yang Anda gunakan untuk membuat kunci API) atau Anda bisa membuat project Google Cloud baru.
Region yang didukung mungkin berbeda antara Google AI Studio dan Vertex AI. Lihat daftar region yang didukung untuk AI generatif di Google Cloud.
Semua model yang Anda buat di Google AI Studio perlu dilatih ulang di Vertex AI.
Python: Bermigrasi dari Gemini API AI Google ke Vertex AI Gemini API
Bagian berikut menampilkan cuplikan kode untuk membantu Anda memigrasikan kode Python untuk menggunakan Vertex AI Gemini API.
Penyiapan Vertex AI Python SDK
Di Vertex AI, Anda tidak memerlukan kunci API. Sebagai gantinya, Gemini di Vertex AI dikelola menggunakan akses IAM, yang mengontrol izin bagi pengguna, grup, atau akun layanan untuk memanggil Gemini API melalui Vertex AI SDK.
Meskipun ada banyak cara untuk melakukan autentikasi, metode termudah untuk mengautentikasi di lingkungan pengembangan adalah dengan menginstal Google Cloud CLI lalu gunakan kredensial pengguna Anda untuk login ke CLI.
Untuk melakukan panggilan inferensi ke Vertex AI, Anda juga harus memastikan bahwa pengguna atau akun layanan Anda telah Vertex AI Peran pengguna.
Contoh kode untuk menginstal klien
AI Google | Vertex AI |
---|---|
|
|
Contoh kode untuk membuat teks dari prompt teks
AI Google | Vertex AI |
---|---|
|
|
Contoh kode untuk menghasilkan teks dari teks dan gambar
AI Google | Vertex AI |
---|---|
|
|
Contoh kode untuk membuat chat multi-giliran
AI Google | Vertex AI |
---|---|
|
|
Menghapus Kunci API yang tidak digunakan
Jika Anda tidak perlu lagi menggunakan kunci Gemini API AI Google, ikuti langkah-langkah keamanan terbaik praktik dan menghapusnya.
Cara menghapus kunci API:
Buka Kredensial Google Cloud API kami.
Temukan kunci API yang ingin dihapus, lalu klik ikon Tindakan.
Pilih Delete API key.
Di modal Delete credential, pilih Delete.
Penghapusan kunci API memerlukan waktu beberapa menit untuk diterapkan. Setelah propagasi selesai, traffic yang menggunakan kunci API yang dihapus akan ditolak.
Langkah berikutnya
- Lihat Ringkasan AI Generatif di Vertex AI untuk mempelajari lebih lanjut solusi AI generatif di Vertex AI.
- Pelajari lebih lanjut Vertex AI Gemini API.