Google Cloud'da Gemini ile derleme

Gemini'ı kullanmaya yeni başladıysanız başlamak için en hızlı yöntem hızlı başlangıç kılavuzlarını kullanmaktır.

Ancak üretken yapay zeka çözümleriniz olgunlaştıkça üretken yapay zeka uygulamaları ve çözümlerini uçtan uca geliştirmek ve dağıtmak için bir platforma ihtiyacınız olabilir. Google Cloud, geliştiricilerin uygulama geliştirmenin ilk aşamalarından uygulama dağıtımına, uygulama barındırmaya ve karmaşık verilerin geniş ölçekte yönetimine kadar üretken yapay zekanın gücünden yararlanmalarını sağlamak için kapsamlı bir araç ekosistemi sunar.

Google Cloud'un Vertex AI platformu, verimlilik ve güvenilirlik için AI modellerinin kullanımını, dağıtımını ve izlenmesini kolaylaştıran bir MLOps araçları paketi sunar. Ayrıca veritabanları, DevOps araçları, günlük kaydı, izleme ve IAM ile entegrasyonlar, üretken yapay zeka yaşam döngüsünün tamamını yönetmek için bütüncül bir yaklaşım sunar.

Aşağıdaki tabloda, kullanım alanınıza uygun seçeneği belirlemenize yardımcı olmak için Google AI ve Vertex AI arasındaki temel farklar özetlenmiştir:

Özellikler Google Yapay Zeka Gemini API Google Cloud Vertex AI Gemini API
En son Gemini modelleri Gemini Pro ve Gemini Ultra Gemini Pro ve Gemini Ultra
Google'ın Google hesabı Google Cloud hesabı (şartlar sözleşmesi ve faturalandırma ile)
Kimlik doğrulama API anahtarı Google Cloud hizmet hesabı
Kullanıcı arayüzü oyun alanı Google AI Studio Vertex AI Studio
API ve SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK; Python, Node.js, Java, Go'yu destekler
Ücretsiz katman Evet Yeni kullanıcılar için 300 ABD doları değerinde Google Cloud kredisi
Kota (Dakika başına istek) 60 (artırma isteğinde bulunabilir) İstek üzerine artır (varsayılan: 60)
Enterprise desteği Hayır Müşteri şifreleme anahtarı
Sanal özel bulut
Veri yerleşimi
Erişim şeffaflığı
Uygulama barındırma için ölçeklenebilir altyapı
Veritabanları ve veri depolama
MLOps Hayır Vertex AI'da Full MLOps (Örnekler: model değerlendirme, Model İzleme, Model Kayıt Defteri)

Google Cloud'da üretken yapay zeka uygulamanızı oluştururken en uygun ürün, çerçeve ve araçları öğrenmek için Google Cloud'da üretken yapay zeka uygulaması derleme başlıklı makaleyi inceleyin.

Google Yapay Zeka'da Gemini'dan Vertex AI'a geçiş

Uygulamanızda Google AI Gemini API'leri kullanılıyorsa Google Cloud'un Vertex AI Gemini API'lerine geçiş yapmanız gerekir.

Taşıma yaptığınızda:

Python: Google AI Gemini API'den Vertex AI Gemini API'ye geçiş

Aşağıdaki bölümlerde, Python kodunuzu Vertex AI Gemini API'yi kullanmak üzere taşımanıza yardımcı olacak kod snippet'leri gösterilmektedir.

Vertex AI Python SDK Kurulumu

Vertex AI'da API anahtarına ihtiyacınız yoktur. Bunun yerine, Vertex AI'da Gemini; bir kullanıcı, grup veya hizmet hesabının Vertex AI SDK'sı aracılığıyla Gemini API'yi çağırma iznini kontrol eden IAM erişimi ile yönetilir.

Kimlik doğrulamanın birçok yolu olsa da geliştirme ortamında kimlik doğrulamanın en kolay yöntemi Google Cloud KSA'yı yüklemek ve ardından kullanıcı kimlik bilgilerinizi kullanarak KSA'da oturum açmaktır.

Vertex AI'a çıkarım çağrıları yapmak için kullanıcı veya hizmet hesabınızın Vertex AI Kullanıcısı rolüne sahip olduğundan da emin olmanız gerekir.

İstemciyi yüklemek için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
# 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=""
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 = ""
REGION = ""  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)

Metin isteminden metin oluşturmak için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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.

Metin ve resimden metin oluşturmak için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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.

Çok dönüşlü sohbet oluşturmak için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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)

Kullanılmayan API Anahtarlarını silin

Google Yapay Zeka Gemini API anahtarınızı artık kullanmanız gerekmiyorsa güvenlikle ilgili en iyi uygulamaları takip edip silin.

Bir API anahtarını silmek için:

  1. Google Cloud API Kimlik Bilgileri sayfasını açın.

  2. Silmek istediğiniz API anahtarını bulun ve İşlemler simgesini tıklayın.

  3. API anahtarını sil'i seçin.

  4. Kimlik bilgisini silin iletişim kutusunda Sil'i seçin.

    API anahtarı silme işleminin geçerlilik kazanması birkaç dakika sürer. Yayılım tamamlandıktan sonra, silinen API anahtarını kullanan tüm trafik reddedilir.

Sonraki adımlar