Gemini を初めて使用する場合は、クイックスタートを使用することをおすすめします。
ただし、生成 AI のソリューションが成熟したら、エンドツーエンドで生成 AI のアプリケーションやソリューションを構築し、デプロイするためのプラットフォームが必要になることがあります。Google Cloud が提供するツールの包括的なエコシステムにより、デベロッパーは、アプリ開発の初期段階からアプリのデプロイ、アプリのホスティング、複雑なデータの大規模な管理まで、生成 AI の力を活用できるようになります。
Google Cloud の Vertex AI Platform には、AI モデルの使用、デプロイ、モニタリングを合理化して効率性と信頼性を高める一連の MLOps ツールが用意されています。さらに、データベース、DevOps ツール、ロギング、モニタリング、IAM との統合により、生成 AI のライフサイクル全体を管理するための包括的なアプローチを提供します。
次の表は、Google AI と Vertex AI の主な違いをまとめたもので、ユースケースに適したオプションを判断するのに役立ちます。
機能 | Google AI と Gemini API | Google Cloud Vertex AI Gemini API |
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最新の Gemini モデル | Gemini Pro と Gemini Ultra | Gemini Pro と Gemini Ultra |
登録 | Google アカウント | Google Cloud アカウント(利用規約の同意と課金) |
認証 | API キー | Google Cloud サービス アカウント |
ユーザー インターフェース プレイグラウンド | Google AI Studi | Vertex AI Studio |
API と SDK | Python、Node.js、Android(Kotlin/Java)、Swift、Go | SDK は、Python、Node.js、Java、Go をサポートしています。 |
無料枠 | ○ | 新規ユーザー向けに $300 の Google Cloud クレジット |
割り当て(1 分あたりのリクエスト数) | 60(増加リクエスト可能) | リクエストに応じて増加(デフォルト: 60) |
エンタープライズ サポート | × |
お客様の暗号鍵 Virtual Private Cloud データ所在地 アクセスの透明性 アプリケーション ホスティングのためのスケーラブルなインフラストラクチャ データベースとデータ ストレージ |
MLOps | × | Vertex AI での完全な MLOps(例: モデル評価、Model Monitoring、Model Registry) |
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築するのに最適なプロダクト、フレームワーク、ツールについては、Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築するをご覧ください。
Google AI の Gemini から Vertex AI に移行する
アプリケーションで Google AI Gemini API を使用している場合は、Google Cloud の Vertex AI Gemini API に移行する必要があります。
移行すると、次のようになります。
既存の Google Cloud プロジェクト(API キーの生成に使用したプロジェクト)を使用することも、新しい Google Cloud プロジェクトを作成することもできます。
サポートされているリージョンは、Google AI Studio と Vertex AI で異なる場合があります。Google Cloud で生成 AI がサポートされているリージョンのリストをご覧ください。
Google AI Studio で作成したモデルは、Vertex AI で再トレーニングする必要があります。
Python: Google AI Gemini API から Vertex AI Gemini API に移行する
以下のセクションでは、Python コードを移行して Vertex AI Gemini API を使用する場合に役立つコード スニペットを示します。
Vertex AI Python SDK の設定
Vertex AI では、API キーは必要ありません。代わりに、Vertex AI の Gemini は、IAM アクセスを使用して管理されます。IAM アクセスは、Vertex AI SDK を介して Gemini API を呼び出すユーザー、グループ、またはサービス アカウントの権限を制御します。
認証にはさまざまな方法がありますが、開発環境で認証する最も簡単な方法は、Google Cloud CLI をインストールし、ユーザー認証情報を使用して CLI にログインすることです。
Vertex AI に対して推論呼び出しを行うには、ユーザーまたはサービス アカウントに Vertex AI ユーザーロールが付与されていることも確認する必要があります。
クライアントをインストールするコードサンプル
Google AI | Vertex AI |
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テキスト プロンプトからテキストを生成するコードサンプル
Google AI | Vertex AI |
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テキストと画像からテキストを生成するコードサンプル
Google AI | Vertex AI |
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マルチターン チャットを生成するコードサンプル
Google AI | Vertex AI |
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使用していない API キーを削除する
Google AI Gemini API キーを使用する必要がもうなくなったら、セキュリティのベスト プラクティスに沿って、それを削除します。
次のステップ
- Vertex AI の生成 AI ソリューションの詳細については、Vertex AI の概要をご覧ください。
- Vertex AI Gemini API の詳細を確認する。