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概要

この初心者向けのラボでは、Google Cloud で生成 AI の実践的な経験を積むことができます。

PaLM 2 は Google の次世代大規模言語モデル（LLM）で、ML と責任ある AI において Google が行ってきた画期的な研究に基づいて構築されています。このように構築された PaLM 2 は、高度な推論、翻訳、コード生成などのタスクに優れています。

Vertex AI Studio と Vertex AI PaLM API は PaLM 2 を利用しています。

このラボでは、AI Studio と Vertex AI PaLM API の使用を開始する方法を学びます。

学習内容:

生成 AI の使い方:

• Jupyter ノートブックで行うさまざまなプロンプトの作成とレスポンスの取得

Vertex AI PaLM API と Python SDK の使用方法:

• LLM と PaLM API の背景情報
• テキスト生成の例
• テキスト生成に関係するさまざまなモデル パラメータの確認
• チャットモデルの例
• コード補完モデルの例
• エンベディング モデルの例

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

• ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

注: すでに個人の Google Cloud アカウントやプロジェクトをお持ちの場合でも、このラボでは使用しないでください。アカウントへの追加料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します）。

   ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

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

   [ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスのリストを含むメニューを表示するには、左上のナビゲーション メニューをクリックします。

ファイル組織構造

このラボは 2 つの異なるファイルで構成されています。

ファイル	説明
language/getting-started/intro_generative_ai_studio.md	AI Studio の使用を開始するための UI ベースのチュートリアル
language/getting-started/intro_palm_api.ipynb	Vertex AI PaLM API と Python SDK の使用を開始するためのノートブック

タスク 1. Vertex AI Workbench

Google Cloud プロジェクトで、[Vertex AI Workbench] に移動します。Google Cloud コンソール上部の検索バーに「Vertex AI Workbench」と入力します。

1. [ユーザー管理のノートブック] に移動します。
2. generative-ai-jupyterlab で、[JupyterLab を開く] をクリックします。
3. JupyterLab が新しいタブで実行されます。

タスク 2. generative-ai フォルダを開く

1. ノートブックの左側にある generative-ai フォルダに移動します。
2. /language/getting-started フォルダに移動します。
3. ファイル intro_palm_api.ipynb をクリックします。
4. ノートブックの手順に沿って各セルを 1 つずつ実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

Hello PaLM プロンプト テンプレート text-bison@001 のモデル パラメータ SDK を使った高度なチャットモデル textembedding-gecko@001 を使ったエンベディング モデル code-bison@001 を使ったコードの生成 code-gecko@001 を使ったコード補完 codechat-bison@001 を使ったコードチャット

お疲れさまでした

これでラボは完了です。このラボでは、生成 AI 用の Python SDK を使用して、Jupyter ノートブックで PaLM API を操作しました。

次のステップ

• Vertex AI のドキュメントで生成 AI について確認する。
• Google Cloud Tech YouTube チャンネルで、生成 AI の詳細を確認する。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2023 年 11 月 2 日

ラボの最終テスト日: 2023 年 11 月 2 日

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