Crie com o Gemini no Google Cloud

Se você é iniciante no Gemini, usar os guias de início rápido é a maneira mais rápida de começar.

No entanto, à medida que suas soluções de IA generativa se desenvolverem, talvez você precise de uma plataforma para criar e implantar aplicativos e soluções de IA generativa de ponta a ponta. O Google Cloud oferece um ecossistema abrangente de ferramentas para permitir que os desenvolvedores aproveitem o poder da IA generativa, desde os estágios iniciais de desenvolvimento de aplicativos até a implantação e hospedagem de aplicativos e gerenciamento de dados complexos em escala.

A plataforma da Vertex AI do Google Cloud oferece um conjunto de ferramentas de MLOps que simplificam o uso, a implantação e o monitoramento de modelos de IA para eficiência e confiabilidade. Além disso, as integrações com bancos de dados, ferramentas de DevOps, geração de registros, monitoramento e IAM fornecem uma abordagem holística para gerenciar todo o ciclo de vida da IA generativa.

A seguinte tabela resume as principais diferenças entre a IA do Google e a Vertex AI para ajudar você a decidir qual é a opção ideal para seu caso de uso:

Recursos API Google AI Gemini API Vertex AI do Google Cloud Vertex AI
Modelos mais recentes do Gemini Gemini Pro e Gemini Ultra Gemini Pro e Gemini Ultra
Inscreva-se Conta do Google Conta do Google Cloud (com contrato e faturamento de termos)
Autenticação Chave de API Conta de serviço do Google Cloud
Playground de interface do usuário o Google AI Studio; Vertex AI Studio
API e SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go O SDK oferece suporte a Python, Node.js, Java e Go
Nível sem custo financeiro Sim Crédito de US$ 300 do Google Cloud para novos usuários
Cota (solicitação por minuto) 60 (pode solicitar aumento) Aumentar mediante solicitação (padrão: 60)
Suporte empresarial Não Chave de criptografia do cliente
Nuvem privada virtual
Residência de dados
Transparência no acesso
Infraestrutura escalonável para hospedagem de aplicativos
Bancos de dados e armazenamento de dados
MLOps Não MLOps completas na Vertex AI (exemplos: avaliação de modelo, monitoramento de modelos, registro de modelos)

Para saber quais produtos, frameworks e ferramentas são mais adequados para criar seu aplicativo de IA generativa no Google Cloud, consulte Criar um aplicativo de IA generativa no Google Cloud.

Migrar do Gemini no Google AI para a Vertex AI

Caso seu aplicativo use as APIs Gemini da IA do Google, será necessário migrar para as APIs Gemini da Vertex AI do Google Cloud.

Ao migrar:

Python: migrar da API Gemini da IA do Google para a API Gemini da Vertex AI

As seções a seguir mostram snippets de código que ajudam você a migrar seu código Python para usar a API Vertex AI Gemini.

Configuração do SDK da Vertex AI para Python

Na Vertex AI, você não precisa de uma chave de API. Em vez disso, o Gemini na Vertex AI é gerenciado usando o acesso ao IAM, que controla a permissão de um usuário, um grupo ou uma conta de serviço para chamar a API Gemini usando o SDK da Vertex AI.

Há muitos modos de autenticação, o método mais fácil de autenticação em um ambiente de desenvolvimento é instalar a CLI do Google Cloud e usar sua credenciais de usuário para fazer login na CLI.

Para fazer chamadas de inferência para a Vertex AI, você também precisa verificar se sua conta de usuário ou de serviço tem a função do usuário da Vertex AI.

Exemplo de código para instalar o cliente

IA do Google O 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)

Exemplo de código para gerar texto com base em um comando

IA do Google O 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.

Exemplo de código para gerar texto com base em texto e imagem

IA do Google O 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.

Exemplo de código para gerar um chat multiturno

IA do Google O 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)

Excluir chaves de API não usadas

Se você não precisar mais usar sua chave da API Gemini da IA do Google, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua-a.

Para excluir uma chave de API:

  1. Abra a página Credenciais da API Google Cloud.

  2. Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações.

  3. Selecione Excluir chave de API.

  4. No modal Excluir credencial, selecione Excluir.

    A remoção de uma chave de API leva alguns minutos para ser propagada. Após o término da propagação, todo tráfego que usar a chave de API excluída será recusado.

Próximas etapas