Xây dựng bằng Gemini trên Google Cloud

Nếu bạn mới sử dụng Gemini, thì sử dụng tính năng khởi động nhanh là cách nhanh nhất để bắt đầu.

Tuy nhiên, khi các giải pháp AI tạo sinh đã hoàn thiện, bạn có thể cần một nền tảng để xây dựng và triển khai các ứng dụng và giải pháp AI tạo sinh một cách toàn diện. Google Cloud cung cấp một hệ sinh thái công cụ toàn diện để giúp nhà phát triển khai thác sức mạnh của AI tạo sinh, từ giai đoạn ban đầu của quá trình phát triển ứng dụng cho đến việc triển khai ứng dụng, lưu trữ ứng dụng và quản lý dữ liệu phức tạp trên quy mô lớn.

Nền tảng Vertex AI của Google Cloud cung cấp một bộ công cụ MLOps giúp đơn giản hoá việc sử dụng, triển khai và giám sát các mô hình AI để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy. Ngoài ra, việc tích hợp với cơ sở dữ liệu, công cụ DevOps (Phát triển và vận hành), ghi nhật ký, giám sát và IAM sẽ mang đến một cách tiếp cận toàn diện để quản lý toàn bộ vòng đời của AI tạo sinh.

Bảng sau đây tóm tắt những điểm khác biệt chính giữa AI của Google và Vertex AI để giúp bạn quyết định lựa chọn phù hợp với trường hợp sử dụng của mình:

Tính năng API Gemini AI của Google Vertex AI Gemini API của Google Cloud
Các mô hình Gemini mới nhất Gemini Pro và Gemini Ultra Gemini Pro và Gemini Ultra
Đăng ký Tài khoản Google Tài khoản Google Cloud (có thoả thuận về các điều khoản và việc thanh toán)
Xác thực Khóa API Tài khoản dịch vụ Google Cloud
Sân chơi giao diện người dùng Google AI Studio Vertex AI Studio
API và SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK hỗ trợ Python, Node.js, Java, Go
Bậc miễn phí Có Khoản tín dụng 300 USD trên Google Cloud dành cho người dùng mới
Hạn mức (Yêu cầu mỗi phút) 60 (có thể yêu cầu tăng) Tăng theo yêu cầu (mặc định: 60)
Hỗ trợ doanh nghiệp Không Khoá mã hoá khách hàng
Đám mây riêng ảo
Nơi lưu trữ dữ liệu
Truy cập minh bạch
Cơ sở hạ tầng có thể mở rộng để lưu trữ ứng dụng
Cơ sở dữ liệu và dịch vụ lưu trữ dữ liệu
MLOps Không Toàn bộ MLOps trên Vertex AI (Ví dụ: Đánh giá mô hình, Giám sát mô hình, Sổ đăng ký mô hình)

Để tìm hiểu xem những sản phẩm, khung và công cụ nào phù hợp nhất để xây dựng ứng dụng AI tạo sinh trên Google Cloud, hãy xem bài viết Tạo ứng dụng AI tạo sinh trên Google Cloud.

Chuyển từ Gemini trên AI của Google sang Vertex AI

Nếu ứng dụng của bạn dùng API Gemini AI của Google, thì bạn cần phải chuyển sang Vertex AI Gemini API của Google Cloud.

Khi bạn di chuyển:

Python: Di chuyển từ Google AI Gemini API sang Vertex AI Gemini API

Các phần sau đây hiển thị các đoạn mã giúp bạn di chuyển mã Python để sử dụng API Gemini của Vertex AI.

Thiết lập Vertex AI Python cho SDK

Trên Vertex AI, bạn không cần có khoá API. Thay vào đó, Gemini trên Vertex AI được quản lý bằng quyền truy cập IAM. Quyền này kiểm soát quyền mà người dùng, nhóm hoặc tài khoản dịch vụ có thể gọi Gemini API thông qua Vertex AI SDK.

Mặc dù có nhiều cách để xác thực, nhưng phương pháp dễ nhất để xác thực trong môi trường phát triển là cài đặt Google Cloud CLI, sau đó sử dụng thông tin đăng nhập của người dùng để đăng nhập vào CLI.

Để đưa ra lệnh gọi suy luận đến Vertex AI, bạn cũng phải đảm bảo rằng người dùng hoặc tài khoản dịch vụ của mình có vai trò Người dùng Vertex AI.

Ví dụ về mã để cài đặt ứng dụng

AI của Google 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)

Ví dụ về mã để tạo văn bản từ câu lệnh dạng văn bản

AI của Google 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.

Ví dụ về mã để tạo văn bản từ văn bản và hình ảnh

AI của Google 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.

Ví dụ về mã để tạo cuộc trò chuyện nhiều lượt

AI của Google 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)

Xoá khoá API không dùng đến

Nếu bạn không cần sử dụng khoá Gemini API của Google AI nữa, hãy làm theo các phương pháp bảo mật hay nhất và xoá khoá đó.

Cách xoá khoá API:

  1. Mở trang Thông tin đăng nhập Google Cloud API.

  2. Tìm khoá API mà bạn muốn xoá rồi nhấp vào biểu tượng Thao tác.

  3. Chọn Xoá khoá API.

  4. Trong cửa sổ Xoá thông tin đăng nhập, hãy chọn Xoá.

    Việc xoá khoá API sẽ mất vài phút để có hiệu lực. Sau khi quá trình truyền tải hoàn tất, mọi lưu lượng truy cập sử dụng khoá API đã xoá sẽ bị từ chối.

Các bước tiếp theo