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Visão geral

A Vertex AI é uma plataforma abrangente de desenvolvimento de machine learning que oferece recursos de IA generativa e de previsão. Com ela, é possível treinar, avaliar e implantar modelos preditivos de machine learning para fins de previsão. Além disso, é possível utilizar a plataforma para descobrir, ajustar e disponibilizar modelos de IA generativa para produzir conteúdo.

O Vertex AI Studio serve para fazer testes rápidos e personalizar modelos de IA generativa para incorporar esses recursos aos seus aplicativos. Ele fornece uma variedade de ferramentas e recursos, incluindo IU (interface do usuário) e exemplos de programação que facilitam o uso da IA generativa, mesmo que você não tenha experiência em machine learning.

Neste laboratório, você vai aprender sobre o Vertex AI Studio e descobrir todo o potencial dos modelos de IA generativa modernos. Você vai conhecer o Gemini e usá-lo para analisar imagens, elaborar comandos e gerar conversas diretamente no console do Google Cloud. Não é necessário ter SDKs de API ou Python. Tudo pode ser acessado por meio da interface do usuário intuitiva.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Analisar imagens com o Gemini
• Explorar o modo Formato livre do Vertex AI Studio
• Elaborar comandos sem disparos (zero-shot), de um disparo (one-short) e de poucos disparos (few-shot)
• Gerar conversas com comandos de chat

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Tarefa 1: analisar imagens com o Gemini no modo Formato livre

Nesta seção, você vai usar o Gemini para analisar uma imagem e extrair informações dela. No modo Formato livre, você pode elaborar comandos para várias tarefas, como classificação, extração e geração. O modo Formato livre não armazena histórico de conversas, então cada comando é uma solicitação totalmente nova ao modelo.

Ativar a API Vertex AI

1. No console do Google Cloud, digite API Vertex AI na barra de pesquisa da parte de cima.

2. Clique no resultado para API Vertex AI em "Marketplace e APIs".

3. Clique em Ativar.

Ativar a API Vertex AI.

Analisar imagens com o Gemini

1. No console do Google Cloud, no Menu de navegação (), selecione Vertex AI > Vertex AI Studio > Visão geral.

2. Em Gerar com o Gemini, clique em Abrir formato livre.

A IU contém três seções principais:

• Comando (localizada no centro): aqui você pode criar um comando que utilize recursos multimodais.
• Configuração (localizada à direita): esta seção permite selecionar modelos, configurar parâmetros e obter o código correspondente.
• Resposta (localizada na parte inferior): esta seção exibe os resultados do seu comando.

3. No canto superior esquerdo, clique em Comando sem título e renomeie seu comando para Image Analysis.

4. Na seção Configuração no canto superior direito, clique no menu suspenso Modelo e selecione o modelo gemini-1.5-pro.

5. Faça o download da imagem de amostra. Clique com o botão direito do mouse na imagem do horário e salve no computador.

6. No canto superior direito da seção Comando, clique em Inserir mídia > Fazer upload. Faça upload da imagem do horário que você baixou. A mídia pode estar na forma de imagem, vídeo, texto ou áudio.

7. A imagem será exibida dentro da seção Comando. Copie e cole o texto a seguir abaixo da imagem e clique no botão Enviar, no canto inferior direito da seção "Comando".

Title the image.

Ou seja mais específico:

Title the image in 3 words.

O título atende às suas expectativas? Tente modificar o comando para ver se obtém resultados diferentes.

8. Descrever a imagem. Substitua o comando anterior pelo seguinte e clique em Enviar.

Describe the image in detail.

9. Ajustar o parâmetro. Na seção "Configuração", ajuste a temperatura deslizando da esquerda (0) para a direita (2). Reenvie o comando para observar qualquer mudança no resultado em comparação com o anterior.

Observação: a temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para comandos que esperam uma resposta verdadeira ou correta, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos, inesperados ou potencialmente enviesados. Com uma temperatura de 0, o token de probabilidade mais alta é sempre selecionado.

10. Extrair o texto da imagem. Substitua o comando anterior pelo seguinte:

Read the text in the image.

Além disso, se você quiser formatar a saída como uma lista, substitua o comando anterior pelo seguinte:

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

Agora é sua vez de testar alguns comandos diferentes! Qual é a diferença entre esses resultados e os anteriores?

11. Analisar as informações na imagem. Substitua o comando anterior pelo seguinte:

Calculate the percentage of the flights to different continents.

O resultado atende às suas expectativas? É altamente recomendável que você experimente diferentes comandos para várias tarefas. Recomendamos também que você teste diferentes configurações de temperatura para observar as mudanças no resultado.

11. Depois de elaborar o comando, clique em Salvar no canto superior direito da seção "Configuração". Para a região, selecione no menu suspenso e confirme clicando em Salvar.

12. Para encontrar seus comandos salvos, no menu de navegação à esquerda, acesse Gerenciamento de comandos.

Observação: depois de selecionar Salvar, espere alguns segundos até que os comandos sejam salvos e continue o laboratório. Clique em "Tentar novamente" se aparecer a mensagem "Falha ao atualizar histórico".

Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.

Extrair o conteúdo da imagem.

Tarefa 2: analisar recursos multimodais

Além de imagens, texto e áudio, o Gemini aceita vídeos como entradas e gera texto como saída.

1. Navegue até Cloud Storage > Buckets e copie e salve o nome do seu bucket do Cloud Storage para usá-lo depois.

2. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

3. No terminal do Cloud Shell, execute o comando abaixo para copiar o vídeo de amostra gs://spls/gsp154/video/train.mp4 (prévia) para seu bucket do Cloud Storage. Substitua <Your-Cloud-Storage-Bucket> pelo nome do bucket que você copiou.

gcloud storage cp gs://spls/gsp154/video/train.mp4 gs://<Your-Cloud-Storage-Bucket> Observação: substitua <Your-Cloud-Storage-Bucket> pelo nome do seu bucket.

4. No Menu de navegação (), selecione Vertex AI > Vertex AI Studio > Visão geral.

5. Em Gerar com o Gemini, clique em Abrir formato livre.

6. Clique em Inserir mídia > Importar do Cloud Storage.

7. Clique no nome do bucket, no vídeo de amostra train.mp4, e em Selecionar.

8. Gere informações sobre o vídeo inserindo o comando a seguir e clicando no botão Enviar.

Title the video.

O modo Formato livre oferece muitos recursos, como escrever histórias a partir de imagens, analisar vídeos e gerar anúncios multimídia. Para conhecer mais casos de uso, clique em Galeria de comandos. Saiba mais sobre a criação de comandos multimodais.

Tarefa 3: elaborar comandos de texto

Nesta seção, você vai elaborar comandos de texto no Vertex AI Studio. Você vai aprender sobre os comandos sem disparos (zero-shot), de um disparo (one-shot) e de poucos disparos (few-shot).

Design de comandos

É possível enviar o texto de entrada (uma pergunta, por exemplo) ao modelo, que vai apresentar uma resposta com base na estrutura do comando. O processo de descobrir e criar o melhor texto de entrada (comando) para conseguir a resposta desejada do modelo é chamado de design de comandos.

Métodos de design de comandos

Existem três métodos principais para elaborar comandos:

• Comandos zero-shot: nesse método, o LLM recebe apenas um comando que descreve a tarefa, sem dados adicionais. Por exemplo, se você quiser que o LLM responda a uma pergunta, envie apenas o comando "o que é design de comandos?".
• Comandos one-shot: nesse método, o LLM recebe um exemplo da tarefa que ele deve realizar. Por exemplo, para que o LLM escreva uma poesia, você poderia dar um poema a ele como exemplo.
• comandos de poucos disparos (few-shot): nesse método, o LLM recebe alguns exemplos da tarefa que ele deve realizar. Por exemplo, para que o LLM crie matérias jornalísticas, você daria algumas matérias para ele ler.

Parâmetros

Temperatura e limite de token são dois parâmetros importantes que você pode ajustar para influenciar a resposta do modelo.

• A temperatura controla a aleatoriedade na seleção do token. Uma temperatura mais baixa é boa quando você espera uma resposta verdadeira ou correta. Uma temperatura 0 significa que o token de probabilidade mais alta é sempre selecionado. Uma temperatura mais alta pode gerar resultados diversos, inesperados ou potencialmente enviesados. O modelo gemini-1.5-pro tem uma faixa de temperatura de 0 a 2 e um padrão de 1.
• O limite de tokens de saída determina a quantidade máxima de saída de texto de um comando. Um token tem cerca de quatro caracteres.

Comandos zero-shot

Teste os comandos zero-shot no modo Formato livre.

1. Volte para a página Vertex AI Studio > Visão geral e clique em Abrir formato livre.

2. No canto superior direito, abaixo de Modelo, selecione o modelo gemini-1.5-pro.

Observação: o nome e a versão do modelo podem mudar com o lançamento de novos modelos.

3. Copie o texto abaixo no campo de entrada de comandos:

What is a prompt gallery?

4. Clique no botão Enviar.

O modelo vai responder com uma definição completa do termo "prompt gallery" (galeria de comandos).

Faça os exercícios abaixo para descobrir mais.

• Mude o parâmetro Output Token limit para 1024 e clique no botão ENVIAR.
• Mude o parâmetro Temperature para 0.5 e clique no botão ENVIAR.
• Mude o parâmetro Temperature para 2.0 e clique no botão ENVIAR.

Analise como as respostas mudam de acordo com as alterações nos parâmetros.

Comandos one-shot

É possível criar comandos de formas mais organizadas. Você pode informar o Contexto e dar Exemplos nos respectivos campos de entrada. Comandos one-shot: nesse método, você dá ao modelo um exemplo da tarefa que ele deve realizar. Nesta seção, você vai pedir ao modelo para completar uma frase.

1. Comece removendo qualquer texto da caixa Comando.

2. Dentro da caixa Comando, clique em Adicionar exemplos. Isso abrirá uma nova janela onde você pode adicionar exemplos para o comando.

3. Adicione o texto abaixo no campo ENTRADA:

The color of the grass is

3. Adicione o texto abaixo ao campo SAÍDA:

The color of the grass is green

4. Clique no botão Adicionar exemplos.

5. Em Teste, copie o texto a seguir no campo Entrada.

The color of the sky is

6. Clique no botão Enviar. Você vai receber uma resposta do modelo parecida com a seguinte:

The color of the sky is blue

Em vez de completar a frase, o modelo respondeu com uma frase completa, já que você deu um exemplo para ele basear a resposta. Para que ele simplesmente complete a frase, você pode mudar o exemplo no campo SAÍDA.

7. Clique no botão Exemplos na caixa Comando e mude o campo SAÍDA para:

Green

8. Clique no botão Adicionar exemplos.

9. Em Teste, copie o texto a seguir no campo Entrada.

The color of the sky is

10. Clique no botão Enviar. Você vai receber uma resposta do modelo parecida com a seguinte:

blue

Observe que o modelo agora completa a frase com base no exemplo fornecido. Você conseguiu influenciar a resposta do modelo.

Comandos de poucos disparos (few-shot)

No próximo exercício, você vai usar o modelo para realizar análise de sentimento em uma frase, por exemplo, para identificar se a avaliação de um filme é positiva ou negativa usando comandos de poucos disparos (few-shot).

1. Em Comando, exclua seus exemplos da seção anterior. Para excluir seus exemplos, passe o cursor sobre Exemplos e clique no botão X (Remover arquivo).

2. Clique em Adicionar exemplos para adicionar mais exemplos.

3. Adicione os seguintes exemplos:

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

4. Depois adicionar os exemplos, clique no botão Adicionar exemplos.

5. Em Teste, copie o texto a seguir no campo Entrada.

It was a time well spent!

6. Clique no botão Enviar.

Agora o modelo mostra o sentimento do texto de entrada. No caso do texto It was a time well spent!, o rótulo de sentimento indica positive.

7. Depois de elaborar o comando, clique em Salvar no canto superior direito da seção "Configuração". Nomeie o comando como Sentiment Analysis. Para a região, selecione no menu suspenso e confirme clicando em Salvar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.

Criar comandos com texto

Tarefa 4: gerar conversas

O modo de chat é um modo de conversa em que você pode conversar em formato livre com o modelo. O modelo usa o histórico de conversa como contexto para respostas futuras. Nesta seção, você vai criar um comando de chat e conversar com o modelo.

1. No menu à esquerda, navegue até Chat para criar um comando desse tipo.

2. No canto superior direito, abaixo de Modelo, selecione o modelo gemini-1.5-flash.

Observação: o nome e a versão do modelo podem mudar com o lançamento de novos modelos.

Nesta seção, você vai adicionar um contexto ao chat, que vai servir de base para a resposta do modelo.

3. Clique no botão Editar para adicionar o seguinte contexto ao campo Instruções do sistema:

Your name is Roy. You are a support technician of an IT department. Você só responde com "Você já tentou desligar e ligar novamente?" a qualquer pergunta.

4. Clique em Aplicar.

5. Insira o seguinte comando:

My computer is so slow! O que devo fazer?

6. Clique no botão Enviar.

O modelo deve responder com o seguinte:

Have you tried turning it off and on again?

7. Depois disso, edite o contexto das Instruções ao sistema clicando em Editar.

8. Atualize o contexto com o seguinte:

Your name is Roy. Você é um técnico de suporte de um departamento de TI. You are here to support the users with their queries.

8. Insira o seguinte comando:

My computer is so slow! O que devo fazer?

9. Clique no botão Enviar.

Agora o modelo deve dar respostas mais úteis à consulta do usuário.

Se quiser, você pode testar diferentes comandos e contextos para ver como o modelo responde. Também é possível adicionar mais contexto ao comando do chat para ver como o modelo responde de acordo com o contexto fornecido.

10. Depois de elaborar o comando, clique em Salvar no canto superior direito da seção "Configuração". Nomeie o comando como Support Technician Helper. Para a região, selecione no menu suspenso e confirme clicando em Salvar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.

Criar conversas com o comando de chat

Parabéns!

Você aprendeu a analisar uma imagem com o formato livre, conheceu os recursos dele, criou e testou um comando e gerou uma conversa. Este foi o início da sua jornada com o Vertex AI Studio e o Gemini Freeform.

Treinamento e certificação do Google Cloud

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Manual atualizado em 8 de outubro de 2024

Laboratório testado em 8 de outubro de 2024

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