Compila con Gemini en Google Cloud

Si no tienes experiencia en Gemini, usar las guías de inicio rápido es la forma más rápida de comenzar.

Sin embargo, a medida que tus soluciones de IA generativas evolucionan, es posible que necesites una plataforma para compilar y, luego, implementar aplicaciones y soluciones de IA generativas de extremo a extremo. Google Cloud proporciona un ecosistema integral de herramientas para que los desarrolladores puedan aprovechar la potencia de la IA generativa, desde las etapas iniciales del desarrollo de apps hasta la implementación de apps, el hosting de apps y la administración de datos complejos a gran escala.

La plataforma Vertex AI de Google Cloud ofrece un conjunto de herramientas de MLOps que optimizan el uso, la implementación y la supervisión de los modelos de IA para lograr eficiencia y confiabilidad. Además, las integraciones con bases de datos, las herramientas de DevOps, el registro, la supervisión y la IAM proporcionan un enfoque integral para administrar todo el ciclo de vida de la IA generativa.

En la siguiente tabla, se resumen las principales diferencias entre Google AI y Vertex AI para ayudarte a decidir qué opción es adecuada para tu caso de uso:

Funciones API de Gemini de Google AI API de Gemini de Vertex AI
Modelos de Gemini Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision (obsoleto) Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.0 Ultra y Gemini 1.0 Ultra Vision
Registrarse Cuenta de Google Cuenta de Google Cloud (con acuerdo de condiciones y facturación)
Authentication Clave de API Cuenta de servicio de Google Cloud
Zona de pruebas de la interfaz de usuario Google AI Studio Vertex AI Studio
API y SDK SDK de clientes para la Web y dispositivos móviles
  • Servidor: Python, Node.js, Go, Dart
  • Cliente web o para dispositivos móviles: Android (Kotlin/Java), Swift, Web y Flutter
SDK de clientes para la Web y dispositivos móviles
  • Servidor: Python, Node.js, Go y Java
  • Cliente web o para dispositivos móviles (a través de Vertex AI para Firebase): Android (Kotlin/Java), Swift, Web y Flutter
Uso de la API y el SDK sin costo Sí, cuando corresponda $300 en crédito de Google Cloud para usuarios nuevos
Cuota (solicitudes por minuto) Varía según el modelo y el plan de precios (consulta la información detallada) Varía según el modelo y la región (consulta la información detallada)
Asistencia para empresas No Clave de encriptación del cliente
Nube privada virtual
Residencia de datos
Transparencia de acceso
Infraestructura escalable para el hosting de aplicaciones
Bases de datos y almacenamiento de datos
MLOps No. MLOps completas en Vertex AI (ejemplos: evaluación de modelos, supervisión de modelos y Model Registry)

Para saber qué productos, frameworks y herramientas son la mejor opción para crear tu aplicación de IA generativa en Google Cloud, consulta Crea una aplicación de IA generativa en Google Cloud.

Migra de Gemini en Google AI a Vertex AI

Si tu aplicación usa las APIs de Gemini de IA de Google, deberás migrar a APIs de Gemini de Vertex AI de Google Cloud.

Ten en cuenta lo siguiente durante la migración:

Python: Migra de la API de Gemini de Google AI a la API de Vertex AI Gemini

En las siguientes secciones, se muestran fragmentos de código para ayudarte a migrar tu código de Python para usar la API de Gemini en Vertex AI.

Configuración del SDK de Vertex AI para Python

En Vertex AI, no necesitas una clave de API. En cambio, Gemini en Vertex AI se administra a través del acceso a IAM, que controla el permiso de un usuario, un grupo o una cuenta de servicio para llamar a la API de Gemini a través del SDK de Vertex AI.

Si bien hay muchas formas de autenticar, el método más fácil para realizar la autenticación en un entorno de desarrollo es instalar Google Cloud CLI y, luego, usar tus credenciales de usuario para acceder a la CLI.

Para realizar llamadas de inferencia a Vertex AI, también debes asegurarte de que tu cuenta de usuario o servicio tenga el rol de usuario de Vertex AI.

Ejemplo de código para instalar el cliente

Google AI 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)
        

Ejemplo de código para generar texto a partir de una solicitud de texto

Google AI 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.
        

Ejemplo de código para generar texto a partir de imagen y texto

Google AI 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.
        

Ejemplo de código para generar un chat de varios turnos

Google AI 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)
        

Borra claves de API sin usar

Si ya no necesitas usar tu clave de API de Gemini en Google AI, sigue las prácticas recomendadas de seguridad y bórrala.

Para borrar una clave de API, haz lo siguiente:

  1. Abre la página Credenciales de la API de Google Cloud.

  2. Busca la clave de API que deseas borrar y haz clic en el ícono Acciones.

  3. Selecciona Borrar clave de API.

  4. En la ventana modal Borrar credencial, selecciona Borrar.

    Borrar una clave de API por completo demora algunos minutos. Una vez que finalice este proceso, el tráfico que use la clave de API borrada se rechazará.

Próximos pasos