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개요

Gemini는 Google DeepMind에서 개발한 생성형 AI 모델 제품군으로, 멀티모달 사용 사례를 위해 설계되었습니다. Gemini API를 통해 Gemini Pro Vision 및 Gemini Pro 모델에 액세스할 수 있습니다.

소매업체의 경우 추천 시스템을 사용하면 고객 경험을 개선하여 결과적으로 매출 향상을 달성할 수 있습니다. 이 실습에서는 Gemini Pro Vision 모델을 사용하여 멀티모달 추천 시스템을 신속하게 생성하는 방법을 알아봅니다. Gemini Pro Vision 모델은 멀티모달 모델을 사용하여 추천과 설명을 모두 제공할 수 있습니다.

이 실습에서는 장면(예: 거실)으로 시작해 Gemini Pro Vision 모델을 사용하여 시각적 이해를 수행해 봅니다. 또한 Gemini Pro Vision 모델을 사용하여 입력값인 가구 목록에서 품목(예: 의자)을 추천받는 방법을 살펴봅니다.

Vertex AI Gemini API

Vertex AI Gemini API는 여러 Gemini 모델과의 상호작용을 위한 통합 인터페이스를 제공합니다. 현재 Gemini API에서 사용할 수 있는 모델은 두 가지가 있습니다.

1. Gemini Pro 모델(gemini-pro): 자연어 태스크, 멀티턴 텍스트 및 코드 채팅, 코드 생성을 처리하도록 설계되었습니다.
2. Gemini Pro Vision 모델(gemini-pro-vision): 멀티모달 프롬프트를 지원합니다. 프롬프트 요청에 텍스트, 이미지, 동영상을 포함하고 텍스트 또는 코드 응답을 얻을 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 Gemini API와 상호작용할 수 있습니다.

• 빠른 테스트 및 명령어 생성에 Vertex AI Studio 사용
• cURL 명령어 사용
• Vertex AI SDK 사용

이 실습에서는 Gemini Pro Vision 모델의 멀티모달 기능에 중점을 둡니다.

자세한 내용은 Vertex AI의 생성형 AI 문서를 참조하세요.

목표

이 실습에서 학습할 작업 수행 방법은 다음과 같습니다.

• Gemini Pro Vision 모델(gemini-pro-vision)을 사용한 시각적 이해 수행
• Gemini Pro Vision 모델의 멀티모달리티를 고려한 프롬프트 작성
• Gemini Pro Vision 모델을 사용한 소매업 추천 애플리케이션 만들기

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 패널이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

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

   실습 세부정보 패널에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

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

   실습 세부정보 패널에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스 목록이 있는 메뉴를 보려면 왼쪽 상단의 탐색 메뉴를 클릭합니다.

작업 1. Vertex AI Workbench에서 노트북 열기

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다.

2. 사용자 관리형 노트북 페이지에서 generative-ai-jupyterlab 노트북을 찾은 다음 JupyterLab 열기 버튼을 클릭합니다.

JupyterLab 인터페이스가 새 브라우저 탭에서 열립니다.

작업 2. generative-ai 폴더 열기

1. 노트북 왼쪽에 있는 generative-ai 폴더로 이동합니다.

2. /gemini/use-cases/retail 폴더로 이동합니다.

3. multimodal_retail_recommendations.ipynb 파일을 엽니다.

4. 노트북의 시작하기 및 라이브러리 가져오기 섹션을 통해 실행합니다.

   • 프로젝트 ID로는 를 사용하고, 위치로는 을 사용합니다.

참고: Colab만 해당이라고 되어 있는 노트북 셀은 건너뛰어도 됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

Vertex AI SDK for Python 설치 및 라이브러리 가져오기

다음 섹션에서는 노트북 셀을 실행하여 Gemini Pro Vision 모델의 멀티모달 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다.

작업 3. Gemini Pro Vision 모델 사용하기

Gemini Pro Vision(gemini-pro-vision)은 텍스트 대답을 얻기 위해 텍스트 또는 채팅 프롬프트에 이미지 및 동영상을 추가하는 기능을 지원하는 멀티모달 모델입니다.

1. 이 작업에서는 노트북 셀을 실행하여 Gemini Pro Vision 모델로 단일 프롬프트에 텍스트와 이미지를 결합해 방 이미지에 대한 설명을 얻는 방법을 알아봅니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

Gemini Pro Vision 모델로 방에 대한 설명 얻기

작업 4. 모델 내부 지식을 기반으로 한 열려 있는 추천 생성

동일한 이미지를 사용하여 방 설명과 함께 잘 어울릴 가구를 추천하도록 모델에 요청할 수 있습니다. 참고로 이 경우 모델이 추천할 가구를 선택할 수 있으며 내장된 지식으로만 가구를 선택할 수 있다는 점에 유의하세요.

1. 동일한 이미지를 사용해 노트북 셀을 실행하여 방에 대한 설명과 함께 방에 어울리는 가구를 추천하는 Gemini Pro Vision 모델을 사용하는 방법을 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

Gemini Pro Vision 모델로 가구 추천받기

작업 5. 제공된 이미지를 기반으로 한 추천 생성

열려 있는 추천 대신 모델에 목록을 제공하여 선택 범위를 제한할 수도 있습니다. 이 섹션에서는 몇 가지 의자 이미지를 다운로드하고 Gemini 모델이 추천에 사용할 수 있는 옵션으로 설정해 봅니다. 이 방식은 특히 소매업체에서 사용자의 방 종류를 기반으로 매장에서 판매하는 가구 중에서 추천하고 싶을 때 유용합니다.

1. 이 작업에서는 노트북 셀을 실행하여 Gemini Pro Vision 모델로 목록에 있는 가구를 추천받는 방법을 알아봅니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

Gemini Pro Vision 모델로 옵션 중에서 항목 추천받기

수고하셨습니다

수고하셨습니다. 이 실습에서는 Gemini를 사용하여 멀티모달 가구 추천 시스템을 빌드하는 방법을 살펴봤습니다. Gemini Pro Vision 모델을 사용하여 시각적 이해를 수행하고 Gemini Pro Vision 모델의 멀티모달리티를 고려하여 프롬프트를 작성하는 방법을 알아보았습니다. 이 실습에서는 Gemini를 사용하여 멀티모달 가구 추천 시스템을 간편하게 빌드하는 방법을 보여주었지만 아래와 같은 사례에서도 이와 유사한 접근방법을 사용할 수 있습니다.

• 상황이나 행사 장소 이미지를 기반으로 한 의상 추천
• 방과 구조를 기반으로 한 벽지 추천

다음 단계/더 학습하기

• Vertex AI의 생성형 AI 문서 참조하기
• Google Cloud Tech YouTube 채널에서 생성형 AI 자세히 알아보기
• Google Cloud 생성형 AI 공식 저장소
• Gemini 노트북 예시

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 4월 3일

실습 최종 테스트: 2024년 4월 3일

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