在 Google Cloud 上使用 Gemini 构建

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:Python、Node.js、Go、Dart、ABAP
  • 移动/Web 客户端:Android (Kotlin/Java)、Swift、Web、Flutter
服务器和移动/Web 客户端 SDK
  • 服务器:Python、Node.js、Go、Java、ABAP
  • 移动/Web 客户端(通过 Vertex AI for Firebase):Android (Kotlin/Java)、Swift、Web、Flutter
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 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 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:

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:

  1. 打开 Google Cloud API 凭据页面。

  2. 找到要删除的 API 密钥,然后点击操作图标。

  3. 选择删除 API 密钥

  4. 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