Google Cloud'da Gemini ile derleme

Gemini'da yeniyseniz başlamak için en hızlı yol hızlı başlangıç kılavuzlarını kullanmaktır.

Ancak üretken yapay zeka çözümleriniz olgunlaştıkça üretken yapay zeka uygulamalarını ve çözümlerini geliştirmek ve dağıtmak için uçtan uca bir platforma ihtiyacınız olabilir. Google Cloud, geliştiricilerin uygulama geliştirmenin ilk aşamalarından uygulama dağıtımı, uygulama barındırma ve karmaşık verileri geniş ölçekte yönetmeye kadar her adımda üretken yapay zekanın gücünden yararlanmalarını sağlamak için kapsamlı bir araç ekosistemi sunar.

Google Cloud'un Vertex AI platformu, verimlilik ve güvenilirlik için AI modellerinin kullanımını, dağıtımını ve izlenmesini kolaylaştıran MLOps araçları paketi sunar. Ek olarak; veritabanları, DevOps araçları, günlük kaydı, izleme ve IAM ile entegrasyonlar, üretken yapay zeka yaşam döngüsünün tamamını yönetmek için bütünsel bir yaklaşım sunar.

Aşağıdaki tabloda, kullanım alanınız için hangi seçeneğin doğru olduğuna karar vermenize yardımcı olmak amacıyla Google AI ile Vertex AI arasındaki temel farklılıklar özetlenmiştir:

Özellikler Google AI Gemini API Google Cloud Vertex AI Gemini API
En son Gemini modelleri Gemini Pro ve Gemini Ultra Gemini Pro ve Gemini Ultra
Google'ın Google hesabı Google Cloud hesabı (şartlar sözleşmesi ve faturalandırma ile)
Kimlik doğrulama API anahtarı Google Cloud hizmet hesabı
Kullanıcı arayüzü oyun alanı Google AI Studio Vertex AI Studio
API ve SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK; Python, Node.js, Java ve Go'yu destekler
Ücretsiz katman Evet Yeni kullanıcılar için 300 ABD doları değerinde Google Cloud kredisi
Kota (Dakika başına istek) 60 (artış isteğinde bulunabilir) İstek üzerine artır (varsayılan: 60)
Enterprise desteği Hayır Müşteri şifreleme anahtarı
Sanal özel bulut
Veri yerleşimi
Erişim şeffaflığı
Uygulama barındırma için ölçeklenebilir altyapı
Veritabanları ve veri depolama
MLOps Hayır Vertex AI'da tam MLOps (Örnekler: model değerlendirme, Model İzleme, Model Registry)

Google Cloud'da üretken yapay zeka uygulamanızı derlemeye en uygun ürünleri, çerçeveleri ve araçları öğrenmek için Google Cloud'da üretken yapay zeka uygulaması oluşturma başlıklı makaleyi inceleyin.

Google AI'da Gemini'dan Vertex AI'a geçiş

Uygulamanız Google AI Gemini API'lerini kullanıyorsa Google Cloud'un Vertex AI Gemini API'lerine geçmeniz gerekir.

Taşıma yaptığınızda:

Python: Google AI Gemini API'den Vertex AI Gemini API'ye geçiş

Aşağıdaki bölümlerde, Python kodunuzu Vertex AI Gemini API'yi kullanacak şekilde taşımanıza yardımcı olacak kod snippet'leri gösterilmektedir.

Vertex AI Python SDK Kurulumu

Vertex AI'da API anahtarına ihtiyacınız yoktur. Bunun yerine Vertex AI'da Gemini, IAM erişimi kullanılarak yönetilir. Bu erişim, bir kullanıcının, grubun veya hizmet hesabının Vertex AI SDK aracılığıyla Gemini API'yi çağırma iznini kontrol eder.

Kimlik doğrulamanın birçok yolu olsa da, geliştirme ortamında kimlik doğrulama için en kolay yöntem Google Cloud KSA'yı yüklemek ve ardından kullanıcı kimlik bilgilerinizi kullanarak KSA'da oturum açmaktır.

Vertex AI'a çıkarım çağrıları yapmak için kullanıcı veya hizmet hesabınızın Vertex AI kullanıcı rolüne sahip olduğundan da emin olmanız gerekir.

İstemciyi yüklemek için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
# 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)

Metin isteminden metin oluşturmaya yönelik kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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.

Metin ve resimden metin oluşturmaya yönelik kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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.

Çok dönüşlü sohbet oluşturmak için kod örneği

Google Yapay Zeka Vertex AI 
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)

Kullanılmayan API Anahtarlarını silin

Artık Google AI Gemini API anahtarınızı kullanmanız gerekmiyorsa güvenlikle ilgili en iyi uygulamaları izleyin ve anahtarı silin.

Sonraki adımlar