Crie com o Gemini no Google Cloud

Se você é iniciante no Gemini, usar os guias de início rápido é a maneira mais rápida de começar.

No entanto, à medida que suas soluções de IA generativa se desenvolverem, talvez você precise de uma plataforma para criar e implantar aplicativos e soluções de IA generativa de ponta a ponta. O Google Cloud oferece um ecossistema abrangente de ferramentas para permitir que os desenvolvedores aproveitem o poder da IA generativa, desde os estágios iniciais de desenvolvimento de aplicativos até a implantação e hospedagem de aplicativos e gerenciamento de dados complexos em escala.

A plataforma da Vertex AI do Google Cloud oferece um conjunto de ferramentas de MLOps que simplificam o uso, a implantação e o monitoramento de modelos de IA para eficiência e confiabilidade. Além disso, as integrações com bancos de dados, ferramentas de DevOps, geração de registros, monitoramento e IAM fornecem uma abordagem holística para gerenciar todo o ciclo de vida da IA generativa.

A seguinte tabela resume as principais diferenças entre a IA do Google e a Vertex AI para ajudar você a decidir qual é a opção ideal para seu caso de uso:

Para saber quais produtos, frameworks e ferramentas são a melhor opção para criar seu aplicativo de IA generativa no Google Cloud, consulte Criar um aplicativo de IA generativa no Google Cloud.

Migrar do Gemini no Google AI para a Vertex AI

Se o aplicativo usar as APIs Gemini da IA do Google, será necessário migrar para as APIs Gemini da Vertex AI do Google Cloud.

Ao migrar:

• É possível usar seu projeto atual do Google Cloud (o mesmo usado para gerar a chave de API) ou criar um novo projeto do Google Cloud.

• As regiões compatíveis podem ser diferentes entre o Google AI Studio e a Vertex AI. Consulte a lista de regiões compatíveis com IA generativa no Google Cloud.

• Todos os modelos criados no Google AI Studio precisam ser treinados novamente na Vertex AI.

Se você quiser chamar a API Gemini diretamente de um app de produção para dispositivos móveis ou da Web, migre para usar a Vertex AI em SDKs de cliente do Firebase (disponível para apps Swift, Android, Web e Flutter). Esses SDKs oferecem opções de segurança essenciais e outros recursos para apps de produção para dispositivos móveis e Web.

Python: migrar da API Google AI Gemini para a API Vertex AI Gemini

As seções a seguir mostram snippets de código que ajudam você a migrar seu código Python para usar a API Vertex AI Gemini.

Configuração do SDK da Vertex AI para Python

Na Vertex AI, você não precisa de uma chave de API. Em vez disso, o Gemini na Vertex AI é gerenciado usando o acesso ao IAM, que controla a permissão de um usuário, um grupo ou uma conta de serviço para chamar a API Gemini usando o SDK da Vertex AI.

Há muitos modos de autenticação, o método mais fácil de autenticação em um ambiente de desenvolvimento é instalar a CLI do Google Cloud e usar sua credenciais de usuário para fazer login na CLI.

Para fazer chamadas de inferência para a Vertex AI, você também precisa verificar se sua conta de usuário ou de serviço tem a função do usuário da Vertex AI.

Exemplo de código para instalar o cliente

# 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)
        

Exemplo de código para gerar texto com base em um comando

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.
        

Exemplo de código para gerar texto com base em texto e imagem

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.
        

Exemplo de código para gerar um chat multiturno

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)
        

Excluir chaves de API não usadas

Se você não precisar mais usar sua chave da API Gemini da IA do Google, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave.

Para excluir uma chave de API:

1. Abra a página Credenciais da API Google Cloud.

2. Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações.

3. Selecione Excluir chave de API.

4. No modal Excluir credencial, selecione Excluir.

   A remoção de uma chave de API leva alguns minutos para ser propagada. Após o término da propagação, todo tráfego que usar a chave de API excluída será recusado.

Próximas etapas

• Consulte a Visão geral da IA generativa na Vertex AI para saber mais sobre as soluções de IA generativa na Vertex AI.
• Saiba mais sobre a API Vertex AI Gemini.