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Übersicht

Gemini 2.0 Flash Thinking ist ein experimentelles Modell, das seine Gedanken explizit zeigt. Dieses Modell basiert auf der Geschwindigkeit und Leistung von Gemini 2.0 Flash und ist darauf trainiert, Gedanken in einer Weise zu nutzen, die zu verbesserten logischen Fähigkeiten führt. In diesem Lab wird gezeigt, wie Sie das Gemini 2.0 Flash Thinking-Modell verwenden können, um die folgenden komplexen Aufgaben zu lösen, die mehrere Runden der Strategieentwicklung und iterativer Lösungsfindung erfordern.

Gemini

Gemini umfasst eine Reihe leistungsstarker generativer KI-Modelle, die von Google DeepMind entwickelt wurden. Diese können verschiedene Formen von Inhalten verstehen und erstellen, darunter Text, Code, Bilder, Audio und Video.

Gemini API in Vertex AI

Die Gemini API in Vertex AI bietet eine einheitliche Benutzeroberfläche für die Interaktion mit Gemini-Modellen. Darüber können Entwickler die leistungsstarken KI-Funktionen ohne viel Aufwand in ihre Anwendungen integrieren. Aktuelle Informationen und besondere Merkmale der neuesten Versionen finden Sie in der offiziellen Dokumentation zu Gemini.

Gemini-Modelle

• Gemini Pro – entwickelt für komplexe Schlussfolgerungen, darunter:
  • Analysieren und Zusammenfassen großer Mengen von Informationen
  • Ausgereifte multimodale Schlussfolgerungen (zu Text, Code, Bildern usw.)
  • Effektive Problemlösung mit komplexer Codebasis
• Gemini Flash – für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert, bietet folgende Vorteile:
  • Reaktionszeiten unter einer Sekunde und hoher Durchsatz
  • Hohe Qualität zu niedrigeren Kosten für eine Vielzahl von Aufgaben
  • Erweiterte multimodale Funktionen, einschließlich der Verwendung nativer Tools (Google Suche, Codeausführung und Funktionen von Drittanbietern), verbesserter räumlicher Strukturen und neuer Ausgabemodalitäten (Text, Audio, Bilder)

Vorbereitung

Für dieses Lab sollten Sie folgende Konzepte kennen:

• Grundlegende Kenntnisse der Programmierung mit Python
• Grundlegende API-Konzepte
• Ausführen von Python-Code in einem Jupyter-Notebook in Vertex AI Workbench

Ziele

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mit Gemini 2.0 Flash Thinking komplexe Aufgaben lösen. Aktivitäten in diesem Lab:

• Mehrere Beispiele für Gemini 2.0 Flash Thinking kennenlernen, darunter die Vereinfachung von Code, Geometrieaufgaben, statistische Analysen und Denkaufgaben
• Anwendungsfälle für Gemini 2.0 Flash Thinking nachvollziehen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Notebook in Vertex AI Workbench öffnen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () auf Vertex AI > Workbench.

2. Suchen Sie die Instanz und klicken Sie auf JupyterLab öffnen.

Die JupyterLab-Oberfläche für Ihre Workbench-Instanz wird in einem neuen Browsertab geöffnet.

Aufgabe 2: Notebook einrichten

1. Öffnen Sie die -Datei.

2. Wählen Sie im Dialogfeld Kernel auswählen in der Liste der verfügbaren Kernel die Option Python 3 aus.

3. Gehen Sie die Abschnitte Erste Schritte und Bibliotheken importieren des Notebooks durch.

   • Verwenden Sie als Projekt-ID den Wert und als Standort die Option .

Hinweis: Notebookzellen mit dem Hinweis Nur Colab können Sie überspringen. Wenn Sie bei der Ausführung einer der Notebook-Zellen eine 429-Antwort erhalten, warten Sie eine Minute, bevor Sie die Zelle noch einmal ausführen und dann fortfahren.

Aufgabe 3: Gemini 2.0 Flash Thinking verwenden

Die folgenden Beispiele zeigen komplexe Aufgaben, die Gemini 2.0 Flash Thinking lösen kann. Jedem der Beispiele können Sie entnehmen, wie folgerichtig Gemini 2.0 Flash Thinking arbeitet, da es für jeden Schritt bei der Lösung der komplexen Aufgabe eine Begründung liefert.

Beispiel 1: Vereinfachung von Code

In diesem Abschnitt verwenden Sie Gemini 2.0 Flash Thinking, um Code zu analysieren und zu vereinfachen.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 1: Vereinfachung von Code im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 1 – Vereinfachung von Code

Beispiel 2: Geometrieaufgabe (mit Bild)

In diesem Abschnitt lösen Sie mithilfe von Gemini 2.0 Flash Thinking und dessen multimodalen Funktionen eine Geometrieaufgabe.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 2: Geometrieaufgabe (mit Bild) im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 2 – Geometrieaufgabe (mit Bild)

Beispiel 3: Mathematische Denkaufgabe

In diesem Abschnitt verwenden Sie Gemini 2.0 Flash Thinking, um ein Bild mit einer Datentabelle zu verstehen.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 3: Mathematische Denkaufgabe im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 3 – Mathematische Denkaufgabe

Aufgabe 4: Logisches Denken mit Gemini 2.0 Flash Thinking

Gemini 2.0 Flash Thinking kann die Begründung für Antworten liefern, die es auf Prompts gibt. In den folgenden Aufgaben finden Sie entsprechende Beispiele.

Beispiel 4: Fragen für ein bestimmtes Wissensniveau generieren

In diesem Abschnitt verwenden Sie Gemini 2.0 Flash Thinking, um zu sehen, wie Gemini Fragen für eine Advanced Placement-Prüfung in Physik erstellt.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 4: Fragen für ein bestimmtes Wissensniveau generieren im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 4 – Fragen für ein bestimmtes Wissensniveau generieren

Beispiel 5: Statistiken

In diesem Abschnitt nutzen Sie Gemini 2.0 Flash Thinking, um ein komplexes mathematisches Problem zu lösen.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 4: Statistiken im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 5 – Statistiken

Beispiel 6: knifflige Denkaufgabe

In diesem Abschnitt nutzen Sie Gemini 2.0 Flash Thinking, um eine Denkaufgabe zu lösen, und erfahren, welche Überlegungen hinter jeder Entscheidung stehen.

1. Gehen Sie den Abschnitt Beispiel 6: knifflige Denkaufgabe im Notebook durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Beispiel 6 – knifflige Denkaufgabe

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie mit Gemini 2.0 Flash Thinking komplexe Probleme iterativ lösen.

Weitere Informationen

In den folgenden Ressourcen finden Sie weitere Informationen zu Gemini:

• Überblick: Gemini
• Dokumentation: Generative KI in Vertex AI
• Generative KI auf YouTube
• Im Vertex AI Cookbook finden Sie ausgewählte und durchsuchbare Notebooks zu generativer KI.
• Weitere Notebooks und Beispiele wurden im Repository „Google Cloud Generative AI“ zusammengestellt.

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.

Anleitung zuletzt am 6. Februar 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 6. Februar 2025 getestet

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