如果您刚开始使用 Gemini,则使用快速入门是最快的入门方法。
但是,随着您的生成式 AI 解决方案的成熟,您可能需要一个用于端到端地构建和部署生成 AI 应用和解决方案的平台。Google Cloud 提供了一个全面的工具生态系统,使开发者能够充分利用生成式 AI 的强大力量(从应用开发的初始阶段到应用部署、应用托管以及大规模管理复杂的数据)。
Google Cloud 的 Vertex AI Platform 提供了一套 MLOps 工具,可简化 AI 模型的使用、部署和监控,以提高效率和可靠性。此外,与数据库、DevOps 工具、日志记录、监控和 IAM 的集成提供了一种全面的方法来管理整个生成式 AI 生命周期。
下表总结了 Google AI 与 Vertex AI 之间的主要区别,可帮助您确定适合您的使用场景的选项:
特性 | Google AI Gemini API | Vertex AI Gemini API |
---|---|---|
Gemini 模型 | Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite | Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite |
注册 | Google 账号 | Google Cloud 账号(具有条款协议和结算) |
Authentication | API 密钥 | Google Cloud 服务账号 |
界面平台 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
API 和 SDK | 服务器和移动/Web 客户端 SDK
|
服务器和移动/Web 客户端 SDK
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免费使用 API 和 SDK | 是(在适用的情况下) | 面向新用户的 300 美元 Google Cloud 赠金 |
配额(每分钟请求数) | 因模型和定价方案而异(请参阅详细信息) | 因模型和区域而异(请参阅详细信息) |
企业支持服务 | 否 |
客户加密密钥 虚拟私有云 数据驻留 Access Transparency 用于应用托管的可伸缩基础架构 数据库和数据存储 |
MLOps | 否 | Vertex AI 上的完整 MLOps(示例:模型评估、模型监控、Model Registry) |
如需了解哪些产品、框架和工具最适合用于在 Google Cloud 上构建生成式 AI 应用,请参阅在 Google Cloud 上构建生成式 AI 应用。
从 Gemini on Google AI 迁移到 Vertex AI
如果您的应用使用 Google AI Gemini API,则需要迁移到 Google Cloud 的 Vertex AI Gemini API。
迁移时:
您可以使用现有的 Google Cloud 项目(即用于生成 API 密钥的项目),也可以创建新的 Google Cloud 项目。
Google AI Studio 和 Vertex AI 支持的区域可能会有所不同。请参阅 Google Cloud 上的生成式 AI 支持的区域列表。
您在 Google AI Studio 中创建的任何模型都需要在 Vertex AI 中重新训练。
Google Gen AI SDK 通过 Gemini Developer API 和 Vertex AI 提供了一个统一的 Gemini 2.0 接口。除了少数例外情况,在一个平台上运行的代码都会在两个平台上运行。
请注意,如果您想直接从正式版移动应用或 Web 应用调用 Gemini API,请改用 Vertex AI in Firebase 客户端 SDK(适用于 Swift、Android、Web 和 Flutter 应用)。这些客户端 SDK 为正式版移动应用和 Web 应用提供关键安全选项和其他功能。
删除未使用的 API 密钥
如果您不再需要使用 Google AI Gemini API 密钥,请遵循安全性最佳做法并将其删除。
如需删除 API 密钥,请执行以下操作:
打开 Google Cloud API 凭据页面。
找到要删除的 API 密钥,然后点击操作图标。
选择删除 API 密钥。
在删除凭据模态框中,选择删除。
删除 API 密钥的操作需要几分钟时间才能生效。生效后,任何使用已删除的 API 密钥的流量都将遭到拒绝。
后续步骤
- 如需详细了解 Vertex AI 上的生成式 AI 解决方案,请参阅 Vertex AI 上的生成式 AI 概览。
- 深入了解 Vertex AI Gemini API。