GSP1230

Genel Bakış

Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini, çok formatlı kullanım alanları için tasarlanmış bir üretken yapay zeka modeli ailesidir. Gemini API ile, Gemini Pro Vision ve Gemini Pro modellerine erişebilirsiniz.

Perakende şirketleri, öneri sistemlerini kullandığında daha iyi bir müşteri deneyimi sunar. Bu da satışların artmasını sağlayabilir. Bu laboratuvarda, çok formatlı bir öneri sistemi oluşturmak için Gemini Pro Vision modelini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Gemini Pro Vision modeli, çok formatlı bir modelle hem öneriler hem de açıklamalar sunabilir.

Bu laboratuvarda, bir sahneyle (ör. oturma odası) başlayacak ve görsel yorumlama gerçekleştirmek için Gemini Pro Vision modelini kullanacaksınız. Ayrıca, Gemini Pro Vision modelinin giriş olarak mobilya listesindeki bir eşyayı (ör. sandalye) önermek için nasıl kullanılabileceğini inceleyeceksiniz.

Vertex AI Gemini API

Vertex AI Gemini API'nin, Gemini modelleriyle etkileşim kurma imkanı sunan merkezî bir arayüzü vardır. Gemini API'de şu anda iki model kullanılabiliyor:

1. Gemini Pro modeli (gemini-pro): Doğal dil görevleri, çok dönüşlü metin ile kod sohbeti ve kod oluşturma için tasarlanmıştır.
2. Gemini Pro Vision modeli (gemini-pro-vision): Çok formatlı istemleri destekler. İstem isteklerinize metin, resim ve video ekleyip metin veya kod biçiminde yanıtlar alabilirsiniz.

Gemini API ile aşağıdaki yöntemleri kullanarak etkileşim kurabilirsiniz:

• Hızlı test ve komut oluşturma için Vertex AI Studio'yu kullanma
• cURL komutlarını kullanma
• Vertex AI SDK'yı kullanma

Bu laboratuvar, Gemini Pro Vision modelinin çok formatlı özelliklerine odaklanmaktadır.

Daha fazla bilgi için Vertex AI'da üretken yapay zeka belgelerine bakın.

Hedefler

Bu laboratuvarda şunları öğreneceksiniz:

• Görsel yorumlama işlemleri için Gemini Pro Vision modelini (gemini-pro-vision) kullanma
• Gemini Pro Vision modeli için istem oluştururken çok formatlılığı dikkate alma
• Gemini Pro Vision modelini kullanarak perakende için öneri uygulaması oluşturma

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (Simülasyon veya demo ortamında değil.) gerçekleştirebilirsiniz. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanırsınız.

Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir).

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli pencerede açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre. (Laboratuvarlar, başlatıldıktan sonra duraklatılamaz)

Not: Kişisel bir Google Cloud hesabınız veya projeniz varsa bu laboratuvarda kullanmayın. Aksi takdirde hesabınızdan ek ücret alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:

   • Google Cloud Console'u aç düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).

   Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum açın sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

   İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka bir hesap kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Kullanıcı adını Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.

4. İleri'yi tıklayın.

5. Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Şifreyi Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.

6. İleri'yi tıklayın.

   Önemli: Laboratuvarın sizinle paylaştığı giriş bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud hesabınızın kimlik bilgilerini kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

7. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Şartları ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Google Cloud Console bu sekmede açılır.

Not: Google Cloud ürün ve hizmetlerinin listelendiği menüyü görmek için sol üstteki Gezinme menüsü'nü tıklayın.

1. görev: Not defterini Vertex AI Workbench'te açın

1. Google Cloud Console'un gezinme menüsünde Vertex AI > Workbench (Çalışma Alanı) seçeneğini tıklayın.

2. User-Managed Notebooks (Kullanıcı tarafından yönetilen not defterleri) sayfasında generative-ai-jupyterlab not defterini bulup Open JupyterLab (JupyterLab'i aç) düğmesini tıklayın.

JupyterLab arayüzü yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.

2. görev: generative-ai klasörünü açın

1. Not defterinin sol tarafındaki generative-ai klasörüne gidin.

2. /gemini/use-cases/retail klasörüne gidin.

3. multimodal_retail_recommendations.ipynb dosyasını açın.

4. Not defterinin Başlangıç ve Kitaplıkları içe aktarma bölümlerini inceleyin.

   • Proje kimliği için , Konum için değişkenlerini kullanın.

Not: Colab only (Yalnızca Colab) olarak belirtilen not defteri hücrelerini atlayabilirsiniz.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Python için Vertex AI SDK'sını yükleyin ve kitaplıkları içe aktarın.

İlerleyen bölümlerde, Gemini Pro Vision modelindeki çok formatlı özelliklerin kullanım şekillerini görmek için not defteri hücrelerini çalıştıracaksınız.

3. görev: Gemini Pro Vision modelini kullanın

Gemini Pro Vision modeli (gemini-pro-vision), metin veya sohbet istemlerine resim ve video ekleyerek metin yanıtı almayı destekleyen bir çok formatlı modeldir.

1. Bu görevde, bir odayı resminden yola çıkarak ayrıntılı şekilde tanımlamak ve metinle resmi tek istemde birleştirmek amacıyla Gemini Pro Vision modelini kullanmayı öğrenmek için not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Bir odayı tanımlamak için Gemini Pro Vision modelini kullanın.

4. görev: Yerleşik bilgilere dayalı açık öneriler oluşturun

Aynı resmi kullanarak modelden, oda açıklamasıyla birlikte buna uygun bir mobilya önermesini isteyebilirsiniz. Model, önerebileceği her türlü mobilyayı yalnızca yerleşik bilgilerine dayalı olarak seçebilir.

1. Aynı resimden yararlanarak, odanın açıklamasıyla birlikte odaya uyacak bir mobilya önermek için Gemini Pro Vision modelinin nasıl kullanılacağını öğrenmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Mobilya önermek için Gemini Pro Vision modelini kullanın.

5. görev: Sağlanan resimlere göre öneriler oluşturun

Öneriyi açık tutmak yerine, modelin aralarından seçim yapabileceği ürünlerin listesini de girebilirsiniz. Bu bölümde birkaç sandalye resmi indirecek ve bunları, Gemini modelinin önerebileceği seçenekler olarak belirleyeceksiniz. Bu özellik, kullanıcılara odalarının türüne ve mağazadaki ürünlere göre önerilerde bulunmak isteyen perakende şirketleri için oldukça faydalıdır.

1. Bu görevde, ürün listesinden bir mobilya önermek için Gemini Pro Vision modelinin nasıl kullanılacağını görmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Seçkiden ürün önermek için Gemini Pro Vision modelini kullanın.

Tebrikler!

Tebrikler! Bu laboratuvarda, Gemini'ı kullanarak mobilyalar için çok formatlı öneri sistemi oluşturmayı öğrendiniz. Ayrıca, görsel yorumlama işlemlerinde Gemini Pro Vision modelini nasıl kullanacağınıza ve bu model için istem oluştururken çok formatlılığı nasıl dikkate alacağınıza dair bilgi edindiniz. Bu laboratuvarda, mobilya örneğinden ilerledik. Ancak aşağıdaki durumlarda da benzer bir yaklaşım izleyebilirsiniz:

• Etkinliğe veya mekanın resmine göre kıyafet önerisinde bulunma
• Odaya ve atmosfere göre duvar kağıdı önerme

Sonraki adımlar / Daha fazla bilgi

• Vertex AI'da üretken yapay zeka belgelerine göz atın.
• Google Cloud Tech YouTube kanalında üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Google Cloud Üretken Yapay Zeka resmi deposu
• Örnek Gemini not defterleri

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 21 Ağustos 2024

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 21 Ağustos 2024

Telif Hakkı 2024 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.