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Présentation

Vertex AI est une plate-forme de développement de machine learning complète qui offre des fonctionnalités d'IA prédictive et générative. Elle permet d'entraîner, d'évaluer et de déployer des modèles de machine learning prédictifs à des fins de prévision. Vous pouvez également utiliser la plate-forme pour découvrir, régler et diffuser des modèles d'IA générative permettant de générer des contenus.

Vertex AI Studio vous permet de tester et de personnaliser rapidement des modèles d'IA générative afin d'exploiter leurs capacités dans vos applications. La plate-forme fournit un large éventail d'outils et de ressources, y compris une interface utilisateur (UI) et des exemples de code, qui vous aident à vous lancer avec l'IA générative même sans aucune expérience en machine learning.

Dans cet atelier pratique, vous allez découvrir Vertex AI Studio et apprendre à exploiter tout le potentiel des modèles d'IA générative de pointe. Vous explorerez Gemini Freeform et vous l'utiliserez pour analyser des images, concevoir des requêtes et générer des conversations directement dans la console Google Cloud. Pas besoin d'API ni de SDK Python : tout est accessible via une interface utilisateur intuitive.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez réaliser les tâches suivantes :

• Analyser des images avec Gemini Freeform
• Explorer les fonctionnalités du mode forme libre
• Créer des requêtes en mode forme libre et structuré
• Générer des conversations

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito/navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le temporaire étudiant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

• vous disposez d'un temps limité ; une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier afin d'éviter que des frais supplémentaires ne vous soient facturés.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

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

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

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

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais gratuits.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour afficher un menu contenant la liste des produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.

Activer l'API Vertex AI

1. Accédez à la console Google Cloud et saisissez API Vertex AI dans la barre de recherche supérieure.

2. Dans les résultats, cliquez sur API Vertex AI sous "Marketplace et API".

3. Cliquez sur Activer.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider les objectifs.

Activer l'API Vertex AI

Tâche 1 : Analyser des images avec Gemini Freeform

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation () > Intelligence artificielle > Vertex AI > Vertex AI Studio > Vue d'ensemble.

Remarque : Si vous ne voyez pas Vertex AI dans le menu de navigation, cliquez sur le menu déroulant Plus de produits.

Quatre fonctionnalités sont disponibles : Forme libre, Chat, Vision et Voix. Dans cet atelier, vous allez vous concentrer sur les deux premières.

2. Dans Générer avec Gemini, cliquez sur Ouvrir le mode forme libre.

Remarque : L'interface utilisateur se compose de trois sections principales :

Requête (située en haut) : cette section vous permet de créer une tâche qui utilise les fonctionnalités du mode forme libre.

Configuration (située à droite) : cette section vous permet de sélectionner des modèles, de configurer les paramètres et d'obtenir le code correspondant.

Réponse (située en bas) : cette section affiche les résultats de votre tâche.

3. Nommez votre requête Image analysis.

4. Téléchargez l'image d'exemple. Effectuez un clic droit sur l'image du tableau d'horaires, puis enregistrez-la sur votre bureau.

   

5. Générez un titre pour l'image. En haut à droite, cliquez sur Insérer un média > Importer, puis importez l'image du tableau d'horaires. Les fichiers multimédias peuvent être des images ou des vidéos.

6. Sélectionnez pour la Région.

7. Copiez le texte suivant, puis cliquez sur Envoyer.

Title the image.

Vous pouvez aussi être plus précis :

Title the image in 3 words.

Le titre répond-il à vos attentes ? Essayez de modifier la requête pour voir si vous obtenez des résultats différents.

8. Décrivez l'image. Remplacez la requête précédente par celle proposée ci-dessous, puis cliquez sur Envoyer.

Describe the image in detail.

9. Réglez le paramètre. Ajustez la température en déplaçant le curseur de la gauche (0) vers la droite (1). Renvoyez la requête et observez toute modification du résultat par rapport au résultat précédent.

Remarque : La température permet de contrôler le degré de hasard dans la sélection des jetons. Des températures basses sont idéales pour les requêtes visant une réponse vraie ou correcte, tandis que des températures plus élevées peuvent entraîner des résultats plus diversifiés ou inattendus. Avec une température de 0, le jeton dont la probabilité est la plus élevée est toujours sélectionné.

10. Extrayez le texte de l'image. Remplacez la requête précédente par ce qui suit :

Read the text in the image.

Ensuite, si vous souhaitez que le résultat soit présenté sous forme de liste, remplacez la requête que vous venez d'effectuer par ce qui suit :

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

À vous de jouer  : testez d'autres requêtes ! En quoi ces résultats sont-ils différents des précédents ?

11. Analysez les informations contenues dans l'image. Remplacez la requête précédente par ce qui suit :

Calculate the percentage of the flights to different continents.

Le résultat répond-il à vos attentes ? Nous vous encourageons vivement à tester différentes requêtes pour diverses tâches. Vous êtes également invité à tester différents paramètres de température pour observer les variations du résultat.

12. Enregistrez la requête. Une fois que vous avez terminé de concevoir la requête, enregistrez-la en cliquant sur Enregistrer. Si vous êtes invité à sélectionner la région, choisissez dans le menu déroulant, puis confirmez en cliquant sur Enregistrer. Pour retrouver vos requêtes enregistrées, accédez à Requêtes enregistrées.

Remarque : Après avoir sélectionné Enregistrer, attendez quelques secondes que les requêtes soient bien enregistrées, puis passez aux étapes suivantes de l'atelier.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider les objectifs.

Extraire le contenu de l'image

Tâche 2 : Explorer les fonctionnalités du mode forme libre

Outre le fait de traiter les images et le texte, Gemini Freeform peut également accepter des vidéos en entrée et générer du texte en sortie.

1. Accédez à Cloud Storage > Bucket, copiez le nom de votre bucket Cloud Storage et enregistrez-le pour l'utiliser à l'étape suivante.

2. Cliquez sur "Activer Cloud Shell" et exécutez la commande suivante pour copier l'échantillon vidéo gs://spls/gsp154/video/train.mp4 (aperçu) dans votre bucket Cloud Storage.

gcloud storage cp gs://spls/gsp154/video/train.mp4 gs://<Your-Cloud-Storage-Bucket> Remarque : Assurez-vous de remplacer <Your-Cloud-Storage-Bucket> par le nom du bucket que vous avez copié plus tôt.

3. Accédez à nouveau à Vertex AI > Vertex AI Studio > Vue d'ensemble.
4. Dans Générer avec Gemini, cliquez sur Ouvrir le mode forme libre.
5. Cliquez sur Insérer un média > Importer depuis Cloud Storage.
6. Cliquez sur le nom de votre bucket, puis sur l'échantillon vidéo (train.mp4) et sur Sélectionner.
7. Obtenez des informations sur la vidéo en insérant votre propre requête.

Par exemple, pour obtenir un titre, copiez la requête suivante et cliquez sur Envoyer.

Title the video.

Le mode forme libre fourni par Gemini offre de nombreuses fonctionnalités telles que la rédaction de récits à partir d'images, l'analyse de vidéos et la génération d'annonces multimédias. Découvrez d'autres cas d'utilisation du mode forme libre en cliquant sur Galerie de requêtes. Consultez des informations supplémentaires sur la conception de requêtes multimodales.

Tâche 3 : Créer des requêtes en mode forme libre et structuré

1. Retournez à la page Vertex AI Studio > Forme libre.

Créer une requête

Créer des requêtes vous permet d'exécuter des tâches pertinentes pour votre cas d'utilisation métier, par exemple de générer du code.

Cliquez sur le bouton Ouvrir le mode forme libre, comme illustré dans l'image ci-dessous. L'interface utilisateur peut être légèrement différente de celle présentée sur cette capture d'écran.

Vous pouvez pointer ou cliquer sur les boutons ? sur la droite de la page pour en savoir plus sur chaque champ et paramètre, par exemple "Température" et "Limite de jetons".

Conception de requête

Vous pouvez saisir le texte de votre choix, par exemple une question. Ensuite, le modèle renvoie une réponse en fonction de la structure de votre requête. La conception de requête désigne le processus consistant à créer le meilleur texte d'entrée (requête) pour obtenir le résultat attendu du modèle.

C'est actuellement la technique la plus efficace pour créer des requêtes. Vous disposez de trois méthodes pour façonner la réponse du modèle :

• Requête zero-shot : le LLM ne reçoit qu'une requête décrivant la tâche, sans aucune donnée supplémentaire. Par exemple, si le LLM doit répondre à une question, vous pouvez simplement lui envoyer une requête du type : "Qu'est-ce que la conception de requête ?".

• Requête one-shot : le LLM reçoit un seul exemple de la tâche qu'on lui demande d'accomplir. Ainsi, si vous souhaitez que le LLM écrive un poème, vous pouvez lui donner un exemple de poème unique.

• Requête few-shot : le LLM reçoit quelques exemples de la tâche qu'on lui demande d'accomplir. Si vous souhaitez que le LLM écrive un article d'actualité, vous pouvez lui donner plusieurs exemples d'articles à lire.

• FORME LIBRE : ce mode offre une approche flexible et intuitive de la conception de requête. Il convient donc aux requêtes brèves et expérimentales, qui ne contiennent aucun exemple supplémentaire. Il permet d'explorer les requêtes zero-shot. Vous pouvez également utiliser une approche basée sur des modèles pour inclure des informations contextuelles et plusieurs exemples. Cela convient particulièrement aux requêtes one-shot et few-shot, que vous allez explorer par la suite.

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Mode FORME LIBRE

Testez les requêtes zero-shot en mode FORME LIBRE.

1. Copiez la question suivante dans le champ de saisie de la requête. Conservez le paramètre actuel de modèle par défaut, à savoir Gemini 1.5 Pro. Remarque : Le nom du modèle est susceptible de changer avec la publication de nouveaux modèles.

What is a prompt gallery?

2. Cliquez sur le bouton ENVOYER sur la droite de la page.

Le modèle renvoie une définition complète du terme "prompt gallery" (galerie des requêtes).

Procédez à ces quelques ajustements pour tester les effets des différents paramètres :

• Réglez Limite de jetons de sortie sur 1, puis cliquez sur le bouton ENVOYER.
• Réglez Limite de jetons de sortie sur 1024, puis cliquez sur le bouton ENVOYER.
• Réglez Température sur 0.5, puis cliquez sur le bouton ENVOYER.
• Réglez Température sur 1.0, puis cliquez sur le bouton ENVOYER.

Examinez l'évolution des réponses du modèle en fonction des modifications de ces paramètres.

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Concevoir et gérer vos requêtes

Vous pouvez concevoir des requêtes de façon plus organisée. Vous pouvez inclure du contexte et des exemples dans les champs de saisie appropriés. Cette méthode est idéale pour étudier les requêtes one-shot et few-shot.

Dans cette section, vous allez demander au modèle de terminer une phrase.

1. Revenez à la fenêtre affichant la requête textuelle.

2. En haut de la page, cliquez sur Ajouter des exemples.

3. Ajoutez l'extrait suivant dans le champ ENTRÉE :

the color of the grass is

3. Ajoutez l'extrait suivant dans le champ RÉSULTAT :

the color of the grass is green

4. Cliquez sur le bouton Ajouter des exemples sur la droite de la page.

Au lieu de terminer la phrase, le modèle a répondu par une phrase complète, ce qui ne correspond pas à votre objectif initial. Essayez d'influencer le résultat à l'aide de requêtes one-shot. Cette fois-ci, ajoutez un exemple sur lequel le modèle s'appuiera pour formuler sa réponse.

5. Dans le champ Test, copiez l'extrait suivant dans le champ Écrivez une entrée.

the color of the sky is Remarque : Vous pouvez remplacer "color" par "colour" si vous utilisez la variante britannique de la langue anglaise.

6. Cliquez sur le bouton ENVOYER sur la droite de la page.

Vous avez réussi à modifier la façon dont le modèle produit des réponses.

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Dans le prochain exercice, vous allez utiliser le modèle pour effectuer une analyse des sentiments à partir d'une phrase. Il s'agira de déterminer si une critique de film est positive ou négative.

1. Revenez à la fenêtre affichant la requête textuelle.
2. Cliquez sur Ajouter des exemples. Dans le champ Exemples, effacez le texte précédemment saisi dans les champs ENTRÉE et RÉSULTAT.

Le modèle n'a pas reçu assez d'informations pour comprendre que vous lui demandez d'effectuer une analyse des sentiments. Pour y remédier, vous pouvez lui fournir quelques exemples du résultat escompté.

Ajoutez les exemples indiqués dans l'image ci-dessous :

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

Cliquez ensuite sur le bouton Ajouter des exemples sur la droite de la page.

3. Pour le champ Test, copiez la requête suivante dans le champ Écrivez une entrée.

It was a time well spent!

4. Cliquez sur le bouton ENVOYER sur la droite de la page.

Le modèle répond à présent en renvoyant un sentiment basé sur le texte d'entrée. Il a classé la phrase It was a time well spent! dans la catégorie positive.

Vous pouvez aussi enregistrer votre nouvelle requête. Pour enregistrer la requête, donnez-lui le nom de votre choix, par exemple sentiment-analysis-test, cliquez sur le bouton Enregistrer, puis sélectionnez la région associée à votre atelier. Cliquez sur ENREGISTRER.

Si une erreur se produit, veuillez cliquer sur Réessayer.

Une fois enregistrée, la requête apparaîtra dans Vertex AI Studio > Requêtes enregistrées.

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Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider les objectifs.

Créer des requêtes avec du texte

Tâche 4 : Générer des conversations

La création d'une requête de chat vous permet de dialoguer en mode forme libre avec le modèle. Celui-ci garde en mémoire les conversations précédentes et fournit une réponse contextualisée.

1. Dans le menu de gauche, accédez à Chat pour créer une requête de chat.

2. Dans Modèle, sélectionnez gemini-1.5-flash-001.

Dans cette section, vous allez ajouter du contexte au chat et laisser le modèle répondre en fonction des informations que vous lui avez fournies.

3. Cliquez ensuite sur le bouton MODIFIER pour ajouter le contexte suivant au champ Instructions système.

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.

4. Ajoutez maintenant le texte suivant sous "Réponses".

My computer is so slow

5. Appuyez sur Entrée ou cliquez sur Envoyer un message (bouton en forme de flèche vers la droite).

Le modèle va tenir compte du contexte fourni et répondre aux questions en respectant vos consignes.

6. Donnez à la requête le nom de votre choix, cliquez sur le bouton Enregistrer, puis sélectionnez la région associée à votre atelier. Cliquez sur ENREGISTRER.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider les objectifs.

Créer des conversations avec une requête de chat

Félicitations !

Vous avez appris à analyser une image à l'aide du mode forme libre, à explorer les fonctionnalités de ce mode, à créer et tester une requête, et à générer une conversation. Vous voilà prêt à utiliser Vertex AI Studio et Gemini Freeform.

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Dernière mise à jour du manuel : 5 septembre 2024

Dernier test de l'atelier : 5 septembre 2024

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