Создавайте с помощью Gemini в Google Cloud

Если вы новичок в Gemini, использование кратких руководств — это самый быстрый способ начать работу.

Однако по мере развития ваших генеративных решений ИИ вам может понадобиться платформа для комплексного создания и развертывания приложений и решений генеративного ИИ. Google Cloud предоставляет комплексную экосистему инструментов, позволяющую разработчикам использовать возможности генеративного искусственного интеллекта: от начальных этапов разработки приложений до их развертывания, хостинга приложений и управления сложными данными в масштабе.

Платформа Google Cloud Vertex AI предлагает набор инструментов MLOps, которые упрощают использование, развертывание и мониторинг моделей искусственного интеллекта для обеспечения эффективности и надежности. Кроме того, интеграция с базами данных, инструментами DevOps, журналированием, мониторингом и IAM обеспечивает целостный подход к управлению всем жизненным циклом генеративного ИИ.

В следующей таблице приведены основные различия между Google AI и Vertex AI, чтобы помочь вам решить, какой вариант подходит для вашего случая использования:

Функции Google AI Близнецы API Google Cloud Vertex AI Gemini API
Последние модели Близнецов Близнецы Про и Близнецы Ультра Близнецы Про и Близнецы Ультра
Зарегистрироваться аккаунт Google Аккаунт Google Cloud (с условиями соглашения и выставлением счетов)
Аутентификация API-ключ Аккаунт службы Google Cloud
Игровая площадка пользовательского интерфейса Google ИИ-студия Студия Vertex AI
API и SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK поддерживает Python, Node.js, Java, Go.
Бесплатный уровень Да Кредит Google Cloud в размере 300 долларов США для новых пользователей.
Квота (запросов в минуту) 60 (можно запросить увеличение) Увеличение по запросу (по умолчанию: 60)
Корпоративная поддержка Нет Ключ шифрования клиента
Виртуальное частное облако
Резиденция данных
Прозрачность доступа
Масштабируемая инфраструктура для хостинга приложений
Базы данных и хранение данных
МЛОпс Нет Полные MLOps на Vertex AI (примеры: оценка модели, мониторинг модели, реестр моделей)

Чтобы узнать, какие продукты, платформы и инструменты лучше всего подходят для создания приложения генеративного ИИ в Google Cloud, см. раздел Создание приложения генеративного ИИ в Google Cloud .

Переход с Gemini на Google AI на Vertex AI

Если ваше приложение использует API-интерфейсы Google AI Gemini, вам необходимо перейти на API-интерфейсы Vertex AI Gemini от Google Cloud.

Когда вы мигрируете:

Python: переход с API Google AI Gemini на API Vertex AI Gemini

В следующих разделах показаны фрагменты кода, которые помогут вам перенести код Python для использования API Vertex AI Gemini.

Настройка Vertex AI Python SDK

В Vertex AI вам не нужен ключ API. Вместо этого Gemini на Vertex AI управляется с помощью доступа IAM, который контролирует разрешение пользователю, группе или учетной записи службы на вызов Gemini API через Vertex AI SDK.

Хотя существует множество способов аутентификации , самый простой способ аутентификации в среде разработки — это установить Google Cloud CLI, а затем использовать свои учетные данные пользователя для входа в CLI .

Чтобы выполнять вызовы вывода к Vertex AI, вы также должны убедиться, что ваша учетная запись пользователя или службы имеет роль пользователя Vertex AI .

Пример кода для установки клиента

Google ИИ Вертексный ИИ
# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

from google.generativeai import GenerativeModel
from google.colab import userdata

genai.configure(userdata.get('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)

Пример кода для генерации текста из текстовой подсказки

Google ИИ Вертексный ИИ
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

response = model.generate_content('The opposite of hot is')
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

response = model.generate_content('The opposite of hot is')
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.

Пример кода для создания текста из текста и изображения

Google ИИ Вертексный ИИ
import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro-vision')

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-1.0-pro-vision")

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.

Пример кода для создания многоходового чата

Google ИИ Вертексный ИИ
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        
model = GenerativeModel("gemini-1.0-pro")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)

Удалить неиспользуемые ключи API

Если вам больше не нужно использовать ключ API Google AI Gemini, следуйте рекомендациям по безопасности и удалите его .

Следующие шаги