التطوير باستخدام Gemini على Google Cloud

إذا كنت مبتدئًا في استخدام Gemini، يمكنك استخدام خطوات البدء السريع، وهي أسرع طريقة للبدء.

ومع ذلك، مع استمرار نمو حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد تحتاج إلى منصة لإنشاء ونشر تطبيقات وحلول للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل شامل. توفّر خدمة Google Cloud منظومة متكاملة شاملة من الأدوات تتيح للمطوّرين الاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدءًا من المراحل الأولى من تطوير التطبيق ووصولاً إلى نشر التطبيق واستضافة التطبيقات وإدارة البيانات المعقدة على نطاق واسع.

توفّر منصة Vertex AI في Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تسهّل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتعزيز الكفاءة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، إنّ عمليات الدمج مع قواعد البيانات وأدوات DevOps والتسجيل والمراقبة وإدارة الهوية وإمكانية الوصول (IAM) توفّر نهجًا شاملاً لإدارة مراحل الذكاء الاصطناعي التوليدي بالكامل.

يلخّص الجدول التالي الاختلافات الرئيسية بين تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google وVertex AI لمساعدتك في تحديد الخيار المناسب لحالة الاستخدام:

لمعرفة المنتجات وأُطر العمل والأدوات الأنسب لإنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud، راجِع المقالة إنشاء تطبيق للذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.

نقل البيانات من Gemini على تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google إلى Vertex AI

إذا كان تطبيقك يستخدم واجهات برمجة تطبيقات Gemini الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Google، عليك نقل البيانات إلى واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini في Google Cloud.

عند نقل البيانات:

• يمكنك استخدام مشروعك الحالي على Google Cloud (المشروع نفسه الذي استخدمته لإنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات) أو إنشاء مشروع جديد على Google Cloud.

• قد تختلف المناطق التي تتوفّر فيها هذه الميزة بين Google AI Studio وVertex AI. يمكنك الاطّلاع على قائمة المناطق التي يتوفّر فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.

• يجب إعادة تدريب أي نماذج أنشأتها في Google AI Studio في Vertex AI.

Python: نقل البيانات من Google AI Gemini API إلى Vertex AI Gemini API

تعرض الأقسام التالية مقتطفات من الرموز لمساعدتك في نقل رمز Python من أجل استخدام Vertex AI Gemini API.

إعداد Vertex AI Python SDK

لست بحاجة إلى مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في Vertex AI. بدلاً من ذلك، تتم إدارة Gemini على Vertex AI باستخدام الوصول إلى "إدارة الهوية وإمكانية الوصول" الذي يتحكّم في الإذن لمستخدم أو مجموعة أو حساب خدمة بطلب واجهة Gemini API من خلال حزمة تطوير البرامج Vertex AI.

هناك العديد من الطرق للمصادقة، إلا أنّ أسهل طريقة للمصادقة في بيئة التطوير هي تثبيت واجهة سطر الأوامر في Google Cloud، ثم استخدام بيانات اعتماد المستخدم لتسجيل الدخول إلى واجهة سطر الأوامر.

لإجراء طلبات استنتاجية إلى Vertex AI، عليك أيضًا التأكّد من أنّ حساب المستخدم أو حساب الخدمة لديه دور مستخدم Vertex AI.

مثال على الرمز البرمجي لتثبيت البرنامج

# 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)
        

مثال على الرمز لإنشاء نص من طلب نصي

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.
        

مثال على رمز لإنشاء نص من نص وصورة

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.
        

مثال على رمز لإنشاء محادثة متعددة الأدوار

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)
        

حذف مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات غير المستخدَمة

إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح API من Google AI Gemini، اتّبِع أفضل ممارسات الأمان واحذفه.

لحذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات:

1. افتح صفحة بيانات اعتماد Google Cloud API.

2. ابحث عن مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الذي تريد حذفه وانقر على رمز الإجراءات.

3. انقر على حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.

4. في النافذة المشروطة حذف بيانات الاعتماد، اختَر حذف.

   يستغرق حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات بضع دقائق لنشره. بعد اكتمال عملية النشر، يتم رفض أي زيارات تستخدم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المحذوف.

الخطوات التالية

• يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة على Vertex AI لمزيد من المعلومات حول حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI.
• مزيد من المعلومات عن Vertex AI Gemini API