GSP1154

Ringkasan

Vertex AI adalah platform pengembangan machine learning komprehensif yang memberikan kemampuan prediktif dan AI generatif. Di platform ini, Anda dapat melatih, mengevaluasi, dan men-deploy model machine learning prediktif untuk tujuan membuat perkiraan. Selain itu, Anda dapat memanfaatkan platform ini untuk menemukan, menyesuaikan, dan menyajikan model AI generatif untuk memproduksi konten.

Vertex AI Studio dapat Anda gunakan untuk menguji dan menyesuaikan model AI generatif dengan cepat, sehingga Anda dapat memanfaatkan kemampuannya dalam aplikasi Anda. Platform ini menyediakan berbagai alat dan resource, termasuk contoh UI (antarmuka pengguna) dan coding yang memudahkan Anda mulai menggunakan AI generatif, meskipun tidak memiliki latar belakang machine learning.

Lab interaktif ini memandu Anda memahami Vertex AI Studio, tempat Anda akan menemukan potensi kecanggihan model AI generatif. Anda akan mempelajari multimodal Gemini dan menggunakannya untuk menganalisis gambar, mendesain perintah, serta menghasilkan percakapan langsung di konsol Google Cloud. Tidak memerlukan API atau SDK Python - semuanya dapat diakses melalui antarmuka pengguna yang intuitif.

Tujuan

Di lab ini, Anda akan melakukan tugas berikut:

• Menganalisis gambar dengan multimodal Gemini.
• Mempelajari kemampuan multimodal.
• Mendesain perintah dengan mode bentuk bebas dan terstruktur.
• Menghasilkan percakapan.

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Mulai Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Jika Anda sudah memiliki project atau akun pribadi Google Cloud, jangan menggunakannya untuk lab ini agar terhindar dari tagihan ekstra pada akun Anda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, jendela pop-up akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri adalah panel Lab Details dengan info berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk melihat menu dengan daftar produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu di kiri atas.

Mengaktifkan Vertex AI API

1. Di Konsol Google Cloud, masukkan Vertex AI API di kotak penelusuran atas.

2. Klik hasil untuk Vertex AI API di bagian Marketplace & API.

3. Klik Enable.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan.

Mengaktifkan Vertex AI API

Tugas 1. Menganalisis gambar dengan multimodal Gemini

1. Di konsol Google Cloud, buka Navigation menu ()>Artificial Intelligence > Vertex AI> Vertex AI Studio > Overview.

Catatan: Jika Anda tidak dapat menemukan Vertex AI di Navigation menu, klik dropdown More Products.

Anda akan menemukan empat fitur: Multimodal, Language, Vision, dan Speech. Anda akan berfokus pada dua fitur pertama di lab ini.

2. Untuk Multimodal powered by Gemini, klik Try Gemini.

Catatan: UI ini berisi tiga bagian utama:

Prompt (terletak di bagian atas): Di sini, Anda dapat membuat tugas yang menggunakan kemampuan multimodal.

Configuration (terletak di sebelah kanan): Melalui bagian ini, Anda dapat memilih model, mengonfigurasi parameter, dan mendapatkan kode yang sesuai.

Response (terletak di bagian bawah): Bagian ini menampilkan hasil tugas Anda.

3. Namai perintah Anda sebagai Image analysis.

4. Download gambar contoh. Klik kanan gambar jadwal, lalu simpan ke desktop Anda.

   

5. Buat judul untuk gambar. Klik Insert media > Upload from compute di kanan atas dan upload gambar jadwal. Media dapat berupa gambar atau video.

6. Pilih untuk Region.

7. Salin teks berikut, lalu klik Submit.

Title the image.

Atau, lebih spesifik lagi:

Title the image in 3 words.

Apakah judulnya sesuai harapan Anda? Coba ubah perintah untuk melihat apakah Anda akan mendapatkan hasil yang berbeda atau tidak.

8. Jelaskan gambar tersebut. Ganti perintah sebelumnya dengan perintah berikut, lalu klik Submit.

Describe the image in detail.

9. Sesuaikan parameternya. Sesuaikan temperatur dengan men-scroll dari kiri (0) ke kanan (1). Kirim ulang perintah untuk mengamati perubahan pada hasil jika dibandingkan dengan hasil sebelumnya.

Catatan: Temperatur mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Temperatur yang lebih rendah cocok untuk perintah yang mengharapkan respons benar, sementara temperatur yang lebih tinggi dapat memberikan hasil yang lebih beragam atau tidak terduga. Dengan temperatur 0, token probabilitas tertinggi selalu dipilih.

10. Ekstrak teks dari gambar. Ganti perintah sebelumnya dengan perintah berikut:

Read the text in the image.

Selanjutnya, jika Anda ingin memformat output menjadi daftar, ganti perintah sebelumnya dengan perintah berikut:

Parse the time and city in this image into a list with two columns: time and city.

Giliran Anda - coba tulis beberapa perintah yang berbeda. Apa perbedaan hasil ini dari sebelumnya?

11. Analisis informasi pada gambar. Ganti perintah sebelumnya dengan perintah berikut:

Calculate the percentage of the flights to different continents.

Apakah hasilnya sesuai harapan Anda? Anda sangat dianjurkan untuk mencoba perintah yang berbeda-beda untuk berbagai tugas. Anda juga dianjurkan untuk bereksperimen dengan berbagai setelan temperatur untuk mengamati perubahan hasilnya.

12. Simpan perintah. Setelah Anda menyelesaikan desain perintah, simpan perintah tersebut dengan mengklik Save, dan jika diminta untuk memilih region, pilih dari menu dropdown lalu konfirmasi dengan menekan tombol Save. Untuk menemukan perintah yang tersimpan, buka Multimodal>My prompts.

Catatan: Setelah memilih Save, berikan waktu beberapa detik agar perintah tersimpan dengan benar, lalu lanjutkan lab.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan.

Mengekstrak konten gambar.

Tugas 2. Mempelajari kemampuan multimodal

Selain gambar dan teks, multimodal Gemini mampu menerima video sebagai input dan menghasilkan teks sebagai output.

1. Buka Cloud Storage > Bucket dan salin nama bucket Cloud Storage lalu simpan bucket agar dapat digunakan di langkah selanjutnya.

2. Klik Activate Cloud shell, lalu jalankan perintah di bawah untuk menyalin video sampel gs://spls/gsp154/video/train.mp4 (pratinjau) ke bucket Cloud Storage Anda.

gcloud storage cp gs://spls/gsp154/video/train.mp4 gs://<Your-Cloud-Storage-Bucket> Catatan: Pastikan untuk mengganti <Your-Cloud-Storage-Bucket> dengan nama bucket yang disalin sebelumnya.

3. Buka lagi Vertex AI > Vertex AI Studio > Overview.
4. Untuk Multimodal powered by Gemini, klik Try Gemini.
5. Klik Inset Media > Import from Cloud Storage.
6. Klik nama bucket Anda, kemudian klik video sampel, yaitu train.mp4, lalu klik Select.
7. Hasilkan informasi apa pun terkait video dengan menyisipkan perintah Anda sendiri.

Misalnya untuk mendapatkan judul video, salin kode berikut, lalu klik Submit.

Title the video.

Multimodal yang didukung oleh Gemini menawarkan banyak kemampuan seperti menulis cerita dari gambar, menganalisis video, dan membuat iklan multimedia. Pelajari kasus penggunaan multimodal lainnya dengan mengklik Multimodal>Sample Prompts. Baca informasi selengkapnya tentang mendesain perintah multimodal.

Tugas 3. Membuat perintah dengan mode bentuk bebas dan terstruktur

1. Buka kembali halaman Vertex AI Studio > Overview. Klik Open untuk Language Powered by Gemini.

Membuat perintah

Create Prompt memungkinkan Anda mendesain perintah untuk tugas-tugas yang relevan dengan kasus penggunaan bisnis Anda, termasuk pembuatan kode.

Klik tombol Text Prompt seperti yang ditunjukkan dalam gambar di bawah ini. UI-nya mungkin sedikit berbeda dari screenshot ini.

Anda dapat mengarahkan kursor atau mengklik tombol ? di sisi kanan halaman untuk mempelajari lebih lanjut tiap bidang dan parameter, seperti Temperature dan Token limit.

Desain perintah

Anda dapat memasukkan teks input yang diinginkan, misalnya pertanyaan, ke model. Model ini lalu akan memberikan respons berdasarkan cara Anda menyusun perintah. Proses mencari tahu dan merancang teks input (perintah) terbaik untuk mendapatkan respons yang diinginkan dari model disebut Desain Perintah.

Saat ini belum ada cara terbaik untuk mendesain perintah. Ada 3 metode yang dapat Anda gunakan untuk membentuk respons model:

• Zero-shot prompting - Ini adalah metode saat LLM hanya diberi perintah yang menjelaskan tugas dan tidak ada data tambahan. Misalnya, jika ingin LLM menjawab sebuah pertanyaan, Anda cukup memberikan perintah "apa itu desain perintah?".
• One-shot prompting - Dalam metode ini, LLM diberi satu contoh untuk tugas yang harus dilakukannya. Misalnya, jika ingin LLM menulis puisi, Anda dapat memberikan satu contoh puisi.
• Few-shot prompting - Ini adalah metode saat LLM diberi beberapa contoh untuk tugas yang harus dilakukannya. Misalnya, jika ingin LLM menulis artikel berita, Anda dapat memberikan beberapa artikel berita untuk dibaca.

Anda mungkin memperhatikan adanya tab FREE-FORM dan STRUCTURED. Keduanya adalah mode yang dapat Anda gunakan saat mendesain perintah.

• FREE-FORM - Mode ini memberikan pendekatan yang bebas dan mudah untuk mendesain perintah. Mode ini cocok untuk perintah kecil dan eksperimental tanpa contoh tambahan. Anda akan menggunakan mode ini untuk mempelajari metode zero-shot prompting.
• STRUCTURED - Mode ini memberikan pendekatan template yang mudah digunakan untuk mendesain perintah. Konteks dan sejumlah contoh dapat ditambahkan ke perintah dalam mode ini. Hal ini khususnya berguna untuk metode one-shot dan few-shot prompting, yang akan Anda pelajari nanti.

---

Mode FREE-FORM

Coba metode zero-shot prompting dalam mode FREE-FORM.

1. Salin teks berikut ke kolom input perintah. Gunakan setelan model default saat ini, yaitu Gemini Pro. Catatan: Nama model dapat berubah seiring dengan dirilisnya model baru.

What is a prompt gallery?

2. Klik tombol SUBMIT di bagian kanan halaman.

Model ini akan merespons dengan memberikan definisi lengkap dari istilah prompt gallery.

Berikut beberapa latihan eksplorasi yang dapat dilakukan.

• ubah parameter Output token limit ke 1, lalu klik tombol SUBMIT
• ubah parameter Output token limit ke 1024, lalu klik tombol SUBMIT
• ubah parameter Temperature ke 0.5, lalu klik tombol SUBMIT
• ubah parameter Temperature ke 1.0, lalu klik tombol SUBMIT

Periksa perubahan respons jika parameternya diubah.

---

Mode STRUCTURED

Dengan mode STRUCTURED, Anda dapat mendesain perintah secara lebih tertata. Anda dapat memberikan konteks dan contoh masing-masing pada kolom input Context dan Examples. Dengan demikian, Anda dapat mempelajari metode one-shot dan few-shot prompting.

Pada bagian ini, Anda akan meminta model untuk melengkapi sebuah kalimat.

1. Kembali ke jendela Text Prompt.
2. Di bagian atas halaman, klik tab STRUCTURED lalu pilih untuk Region.
3. Hapus teks apa pun dari Context.
4. Di kolom Test, salin teks berikut ke kolom Write an input.

the color of the sky is Catatan: Anda mungkin ingin mengubah kata "color" menjadi "colour" jika itu adalah ejaan yang benar di negara Anda.

5. Klik tombol SUBMIT di bagian kanan halaman.

Model tersebut tidak melengkapi kalimat, melainkan memberikan kalimat lengkap sebagai respons. Ini tidak sesuai dengan keinginan Anda. Cobalah untuk memengaruhi respons model dengan metode one-shot prompting. Kali ini, tambahkan contoh untuk digunakan model sebagai dasar bagi output-nya.

Di kolom Examples, lakukan hal berikut:

1. Tambahkan ini ke kolom INPUT:

the color of grass is

2. Tambahkan ini ke kolom OUTPUT:

the color of the grass is green

3. Klik tombol SUBMIT di bagian kanan halaman.

Anda telah berhasil memengaruhi cara model menghasilkan respons.

---

Di latihan berikutnya, Anda akan menggunakan model ini untuk melakukan analisis sentimen pada kalimat, seperti menentukan apakah ulasan suatu film itu positif atau negatif.

1. Kembali ke jendela Text Prompt.
2. Di kolom Examples, hapus teks sebelumnya untuk INPUT dan OUTPUT untuk green grass.
3. Untuk kolom Test, salin perintah berikut ke kolom Write an input.

It was a time well spent!

4. Klik tombol SUBMIT di bagian kanan halaman.

Model tidak memiliki cukup informasi untuk mengetahui bahwa Anda memintanya untuk melakukan analisis sentimen. Hal ini dapat diperbaiki dengan memberi beberapa contoh hal yang Anda inginkan kepada model.

Coba tambahkan contoh-contoh seperti yang ditunjukkan dalam gambar di bawah ini:

INPUT	OUTPUT
A well-made and entertaining film	positive
I fell asleep after 10 minutes	negative
The movie was ok	neutral

Lalu klik tombol SUBMIT di bagian kanan halaman.

Model sekarang memberikan sentimen untuk teks input tersebut. Untuk teks It was a time well spent!, sentimennya diberi label positive.

Anda juga dapat menyimpan perintah yang baru didesain tersebut. Untuk menyimpan perintah, beri nama perintah sesuka Anda, misalnya sentiment analysis-test, lalu klik tombol Save, kemudian pilih region lab Anda. Klik SAVE.

(Jika Anda menemukan error saat menyimpan, klik Retry )

Perintah yang disimpan akan muncul di tab MY PROMPTS.

---

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan.

Membuat perintah dengan teks

Tugas 4. Menghasilkan percakapan

Perintah Buat Percakapan dapat Anda gunakan untuk melakukan percakapan bentuk bebas dengan model, yang memperhatikan apa yang sebelumnya dikatakan dan meresponsnya berdasarkan konteks.

1. Kembali ke halaman Language.
2. Klik tombol TEXT CHAT untuk membuat perintah percakapan baru.

3. Untuk Model, pilih chat-bison (latest) lalu pilih untuk Region. Anda akan melihat halaman perintah chat baru.

Untuk bagian ini, Anda akan menambahkan konteks ke percakapan dan membiarkan model meresponsnya berdasarkan konteks yang diberikan.

4. Lalu tambahkan konteks berikut ke kolom Context.

Your name is Roy. You are a support technician of an IT department. You only respond with "Have you tried turning it off and on again?" to any queries.

5. Salin teks berikut ke kotak percakapan di bawah Responses.

My computer is so slow

6. Tekan tombol Enter atau klik Send message (tombol panah kanan).

Model ini akan mempertimbangkan konteks tambahan yang diberikan dan menjawab pertanyaan dalam batasan-batasan yang ditentukan.

7. Beri nama perintah sesuai keinginan Anda, klik tombol Save, lalu pilih region lab Anda. Klik SAVE.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan.

Menghasilkan percakapan dengan perintah percakapan

Selamat!

Anda telah mempelajari cara menganalisis gambar dengan multimodal, mempelajari kemampuan multimodal, membuat dan menguji perintah, serta menghasilkan percakapan. Anda telah mengambil langkah pertama untuk memulai perjalanan Anda menggunakan Vertex AI Studio dan multimodal Gemini.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 15 Juli 2024

Lab Terakhir Diuji pada 22 Mei 2024

Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.