Google Cloud で Gemini を使用してビルドする

Gemini を初めて使用する場合は、クイックスタートを利用すると、すぐに使用を開始できます。

一方、生成 AI のソリューションが成熟してきたら、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 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、デベロッパーが生成 AI の力を活用できるツールの包括的なエコシステムを提供します。

Google Cloud の Vertex AI Platform には、効率と信頼性のために AI モデルの使用、デプロイ、モニタリングを合理化する一連の 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 とのインテグレーションにより、生成 AI のライフサイクル全体を包括的に管理できます。

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。

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、ツールを確認する。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。

移行する際は、次の点にご注意ください。

• 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 の生成 AI で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。

本番環境のモバイルアプリまたはウェブアプリから Gemini API を直接呼び出す場合は、Vertex AI in Firebase クライアント SDK を使用するように移行してください（Swift、Android、ウェブ、Flutter アプリで利用可能）。これらのクライアント SDK には、本番環境のモバイルアプリとウェブアプリ向けの重要なセキュリティ オプションやその他の機能が用意されています。

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、開発環境での最も簡単な認証方法は、Google Cloud CLI をインストールしてから、CLI にログインするためにユーザー認証情報を使用することです。

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 ユーザーロールが割り当てら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

# 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)
        

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

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.
        

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

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.
        

マルチターン チャットを生成するコードサンプル

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)
        

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なくなった場合は、セキュリティのベスト プラクティスに沿って削除します。

API キーを削除するには:

1. Google Cloud API 認証情報ページを開きます。

2. 削除する API キーを見つけて、[操作] アイコンをクリックします。

3. [API キーを削除] を選択します。

4. [認証情報の削除] モーダルで、[削除] を選択します。

   API キーの削除が反映されるまでには数分かかることがあります。削除が反映されると、以降その API キーを使ったトラフィックはすべて拒否されます。

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 の生成 AI の概要をご覧ください。
• Vertex AI Gemini API の詳細を確認する。