Checkpoints
Enable the Vertex AI API
/ 25
Extract the content of the image
/ 25
Create prompts with text
/ 25
Create conversations with chat prompt
/ 25
Vertex AI Studio'yu kullanmaya başlayın
GSP1154
Genel Bakış
Vertex AI, hem tahmine dayalı özellikler hem de üretken yapay zeka özellikleri sunan kapsamlı bir makine öğrenimi geliştirme platformudur. Öngörme için tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri eğitmenize, değerlendirmenize ve dağıtmanıza olanak tanır. Platformu içerik oluşturacak üretken yapay zeka modellerini keşfetmek, ayarlamak ve sunmak için de kullanabilirsiniz.
Vertex AI Studio, üretken yapay zeka modellerini hızlı bir şekilde test edip özelleştirmenizi ve uygulamalarınızda bu modellerin özelliklerinden yararlanmanızı sağlar. Makine öğrenimi konusunda deneyiminiz olmasa da üretken yapay zekayı kullanmaya başlamayı kolaylaştıran kullanıcı arayüzü (UI) ve kodlama örnekleri gibi çeşitli araçlar ve kaynaklar sunar.
Bu laboratuvar, en yeni üretken yapay zeka modellerinin tüm özelliklerinden yararlanabileceğiniz Vertex AI Studio'da size rehberlik edecek. Gemini'ı keşfedecek ve bu hizmeti kullanarak doğrudan Google Cloud Console'da görüntüleri analiz edecek, istem tasarlayacak ve görüşmeler oluşturacaksınız. API veya Python SDK'leri kullanmanıza gerek yoktur. Tüm SDK'lere sezgisel kullanıcı arayüzünden erişebilirsiniz.
Hedefler
Bu laboratuvarda şunları öğreneceksiniz:
- Gemini ile görüntüleri analiz etme
- Vertex AI Studio'nun Freeform modunu keşfetme
- Sıfır görevli, tek görevli ve çok görevli istemler için metin istemleri tasarlama
- Sohbet istemleriyle görüşme 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).
- Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre. (Laboratuvarlar, başlatıldıktan sonra duraklatılamaz)
Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma
-
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
-
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. -
Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.
{{{user_0.username | "Username"}}} Kullanıcı adını Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
-
İleri'yi tıklayın.
-
Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.
{{{user_0.password | "Password"}}} Şifreyi Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
-
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. -
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.
1. görev: Freeform modunda Gemini ile görüntü analiz etme
Bu bölümde, Gemini'ı kullanarak bir görüntüyü analiz edecek ve bu görüntüden bilgi ayıklayacaksınız. Freeform modunda sınıflandırma, ayıklama ve oluşturma gibi çeşitli görevler için istemler tasarlayabilirsiniz. Freeform modunda görüşme geçmişi olmadığından, her istem için modelde yeni bir istek oluşturulur.
Vertex AI API'yi etkinleştirme
-
Google Cloud Console'un üst kısmındaki arama çubuğuna Vertex AI API yazın.
-
Marketplace & APIs (Pazar Yeri ve API'ler) bölümünde Vertex AI API sonucunu tıklayın.
-
Etkinleştir'i tıklayın.
Gemini ile görüntüleri analiz etme
- Google Cloud Console'da gezinme menüsüne () giderek Vertex AI > Vertex AI Studio > Overview (Genel Bakış) seçeneğini belirleyin.
- Generate with Gemini (Gemini ile üret) altında Open Freeform (Freeform'u aç) seçeneğini tıklayın.
Kullanıcı arayüzü üç ana bölümden oluşur:
- İstem (ortada): Burada, çok formatlı özellikleri kullanan bir istem oluşturabilirsiniz.
- Yapılandırma (sağda): Bu bölüm; modelleri seçmenize, parametreleri yapılandırmanıza ve ilgili kodu almanıza olanak tanır.
- Yanıt (altta): Bu bölümde isteminizin sonuçları gösterilir.
-
Sol üstte Untitled Prompt (Adsız istem) seçeneğini tıklayıp isteminizi
Image Analysis
(Görüntü Analizi) olarak yeniden adlandırın. -
Sağ üstteki Configuration (Yapılandırma) bölümünde, Model açılır menüsünü tıklayıp gemini-1.5-pro adlı modeli seçin.
-
Örnek görüntüyü indirin. Zaman çizelgesi görüntüsünü sağ tıklayıp masaüstünüze kaydedin.
- Prompt (İstem) bölümünün sağ üst tarafında, Insert media > Upload (Medya ekle > Yükle) seçeneğini tıklayın. İndirdiğiniz zaman çizelgesi görüntüsünü yükleyin. Medya; görüntü, video, metin veya ses dosyası biçiminde olabilir.
- Görüntü, Prompt (İstem) bölümünde gösterilir. Aşağıdaki metni kopyalayıp görüntünün altına yapıştırın. Ardından Prompt (İstem) bölümünün sağ alt tarafındaki Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
Daha ayrıntılı bilgi de verebilirsiniz:
Başlık, beklentilerinizi karşılıyor mu? Farklı sonuçlar alıp almadığınızı görmek için istemi değiştirmeyi deneyin.
- Görüntüyü tarif edin. Önceki istemi aşağıdakiyle değiştirin ve Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
- Parametreyi ince şekilde ayarlayın. Configuration (Yapılandırma) bölümünde, soldan (0) sağa (2) kaydırarak sıcaklığı ayarlayın. Önceki sonuca kıyasla sonuçtaki değişiklikleri incelemek için istemi yeniden gönderin.
- Görüntüdeki metni ayıklayın. Önceki istemi aşağıdakiyle değiştirin:
Daha sonra, çıkışı liste olarak biçimlendirmek isterseniz önceki istemi aşağıdakiyle değiştirin:
Sıra sizde. Farklı istemler deneyin. Bu sonuçların önceki sonuçlardan farkları neler?
- Resimdeki bilgileri analiz edin. Önceki istemi aşağıdakiyle değiştirin:
Sonuç beklentilerinizi karşılıyor mu? Çeşitli görevler için farklı istemler denemenizi tavsiye ederiz. Sonuçtaki değişiklikleri incelemek için farklı sıcaklık ayarlarını denemenizi de öneririz.
-
İstem tasarımını tamamladıktan sonra, Configuration (Yapılandırma) bölümünün sağ üst kısmından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak istemi kaydedin. Bölge için açılır menüden
seçeneğini belirleyin. Ardından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak seçiminizi onaylayın. -
Kayıtlı istemlerinizi bulmak için sol gezinme menüsünde Prompt Management (İstem Yönetimi) bölümüne gidin.
Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.
2. görev: Çok formatı özellikleri keşfetme
Görüntüler, metinler ve seslerin yanı sıra Gemini, videoları da giriş olarak kabul ederek bunlardan metin çıkışı oluşturabilir.
-
Cloud Storage > Buckets (Cloud Storage > Paketler) bölümüne giderek Cloud Storage paketinizin adını kopyalayın ve adı, sonraki adımda kullanmak üzere kaydedin.
-
Google Cloud Console'un üst kısmından Activate Cloud Shell (Cloud Shell'i etkinleştir) simgesini tıklayın.
-
Cloud Shell terminalinizde,
gs://spls/gsp154/video/train.mp4
(önizleme) örnek videoyu Cloud Storage paketinize kopyalamak için aşağıdaki komutu çalıştırın.<Your-Cloud-Storage-Bucket>
kısmını, daha önce kopyaladığınız paket adıyla değiştirin.
<Your-Cloud-Storage-Bucket>
kısmını paket adıyla değiştirin.-
Gezinme menüsüne () giderek Vertex AI > Vertex AI Studio > Overview (Genel Bakış) seçeneğini belirleyin.
-
Generate with Gemini (Gemini ile üret) altında Open Freeform (Freeform'u aç) seçeneğini tıklayın.
-
Inset Media > Import from Cloud Storage'ı (Medya Ekle > Cloud Storage'tan içe aktar) tıklayın.
-
Paket adınızı, ardından örnek videoyu (ör.
train.mp4
) ve Select'i (Seç) tıklayın. -
Aşağıdaki istemi ekleyip Submit (Gönder) düğmesini tıklayarak video hakkında bilgi oluşturun.
Freeform modu, görüntülerden hikaye yazma, videoları analiz etme ve multimedya reklamlar oluşturma gibi birçok özellik sunar. Prompt gallery'yi (İstem galerisi) tıklayarak serbest biçimin diğer kullanım alanlarını keşfedebilirsiniz. Çok formatlı istemler tasarlama hakkında daha fazla bilgi edinin.
3. görev: Metin istemleri tasarlama
Bu bölümde, Vertex AI Studio'da metin istemi tasarlayacaksınız. Sıfır görevli, tek görevli ve çok görevli istemleri keşfedeceksiniz.
İstem tasarımı
Modele istediğiniz giriş metnini (ör. soru) girebilirsiniz. Ardından model, isteminizi yapılandırma biçiminize göre bir yanıt sağlar. Modelden istenen yanıtı almak için en iyi giriş metnini (istemi) belirleme ve tasarlama sürecine istem tasarımı denir.
İstem tasarlama yöntemleri
İstem tasarlamanın üç temel yöntemi vardır:
- Sıfır görevli istem: Bu yöntemde, LLM'ye yalnızca görevi açıklayan bir istem girilir ve ek veri verilmez. Örneğin, LLM'nin bir soruyu yanıtlamasını istiyorsanız "İstem tasarımı nedir?" şeklinde bir istem girmeniz yeterlidir.
- Tek görevli istem: Bu yöntemde, LLM'ye gerçekleştirmesi istenen görevin tek bir örneği verilir. Örneğin, LLM'nin şiir yazmasını istiyorsanız modele tek bir örnek şiir verebilirsiniz.
- Çok görevli istem: Bu yöntemde LLM'ye, yapması istenen görevle ilgili birkaç örnek verilir. Örneğin, LLM'nin bir haber makalesi yazmasını istiyorsanız ona okunacak birkaç haber makalesi verebilirsiniz.
Parametreler
Sıcaklık ve jeton sınırı, modelin yanıtını etkilemek için ayarlayabileceğiniz iki önemli parametredir.
-
Sıcaklık, jeton seçimindeki rastgelelik derecesini kontrol eder. Düşük sıcaklıklar, gerçek veya doğru yanıt beklenen istemler için tercih edilir. Sıcaklık 0 olduğunda her zaman en yüksek olasılık jetonu seçilir. Yüksek sıcaklıklar ise daha çeşitli, beklenmedik veya taraflı olabilecek sonuçlar sunabilir.
gemini-1.5-pro
adlı modelin sıcaklık aralığı 0-2 ve varsayılan değeri 1'dir. - Çıkış jetonu sınırı, bir istemden elde edilebilecek maksimum metin çıktısını belirler. Bir jeton, yaklaşık dört karakterden oluşur.
Sıfır görevli istem
Free-form (Serbest biçim) modunda sıfır görevli istemi deneyin.
-
Vertex AI Studio > Overview (Genel Bakış) sayfasına geri dönerek Open Freeform (Freeformu aç) seçeneğini tıklayın.
-
Sağ üstte, Model altında gemini-1.5-pro adlı modeli seçin.
- Aşağıdakini istem giriş alanına kopyalayın:
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
Model, istem galerisi teriminin kapsamlı tanımıyla yanıt verir.
Aşağıda inceleyebileceğiniz bazı keşif alıştırmaları bulabilirsiniz.
-
Output token limit
(Çıkış jetonu sınırı) parametresini1024
olarak ayarlayıp SUBMIT (Gönder) düğmesini tıklayın -
Temperature
(Sıcaklık) parametresini0.5
olarak ayarlayıp SUBMIT (Gönder) düğmesini tıklayın. -
Temperature
(Sıcaklık) parametresini2.0
olarak ayarlayıp SUBMIT (Gönder) düğmesini tıklayın.
Parametreler değiştikçe yanıtların nasıl değiştiğini inceleyin.
Tek görevli istem
İstemleri daha düzenli şekilde tasarlayabilirsiniz. Context (Bağlam) ve Examples (Örnekler) giriş alanlarına bağlam ve örnek girebilirsiniz. Tek görevli istem, modele gerçekleştirilmesi istenen görevle ilgili tek bir örneğin verildiği bir yöntemdir. Bu bölümde, modelden bir cümleyi tamamlamasını isteyeceksiniz.
-
Öncelikle Prompt (İstem) kutusundaki tüm metinleri kaldırın.
-
Prompt (İstem) kutusunda, Add examples (Örnek ekle) seçeneğini tıklayın. İstem için örnekler ekleyebileceğiniz yeni bir pencere açılır.
- Şunu INPUT (Giriş) alanına ekleyin:
- Şunu OUTPUT (Çıkış) alanına ekleyin:
-
Add examples (Örnek ekle) düğmesini tıklayın.
-
Test alanında, Input (Giriş) alanına aşağıdakini kopyalayın.
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın. Modelden, aşağıdakine benzer bir yanıt almalısınız:
Çıkışında temel alacağı bir örnek paylaştığınız için model, cümleyi tamamlamak yerine yanıt olarak tam bir cümle verdi. Yanıtı cümleyi tamamlayacak şekilde değiştirmek için OUTPUT (Çıkış) alanında verilen örneği değiştirebilirsiniz.
- Prompt (İstem) kutusundaki Examples (Örnekler) düğmesini tıklayın ve OUTPUT (Çıkış) alanını, aşağıdakiyle değiştirin:
-
Add examples (Örnek ekle) düğmesini tıklayın.
-
Test alanında, Input (Giriş) alanına aşağıdakini kopyalayın.
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın. Modelden, aşağıdakine benzer bir yanıt almalısınız:
Model, cümleyi sağladığınız örneğe göre tamamlar. Modelin yanıt üretme şeklini başarıyla etkilediniz.
Çok görevli istem
Bir sonraki alıştırmada, çok görevli istemden yararlanarak modeli bir cümle üzerinde duygu analizi yapmak (ör. bir film incelemesinin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu belirlemek) için kullanacaksınız.
- Önceki bölümde eklediğiniz örnekleri Prompt (İstem) alanından silin. Örneklerinizi silmek için Examples (Örnekler) bölümünün üzerine gelip X (Remove File) [X (Dosyayı kaldır)] düğmesini tıklayın.
-
Daha fazla örnek eklemek için Add examples (Örnek ekle) düğmesini tıklayın.
-
Aşağıdaki örnekleri ekleyin:
INPUT (Giriş) | OUTPUT (Çıkış) |
---|---|
A well-made and entertaining film | positive |
I fell asleep after 10 minutes | negative |
The movie was ok | neutral |
- Örnekleri ekledikten sonra, Add examples (Örnek ekle) düğmesini tıklayın.
- Test alanında, Input (Giriş) alanına aşağıdakini kopyalayın.
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
Model, şimdi giriş metni için bir duygu bilgisi sağlar. It was a time well spent! metnindeki duygu positive olarak etiketlenir.
- İstem tasarımını tamamladıktan sonra, Configuration (Yapılandırma) bölümünün sağ üst kısmından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak istemi kaydedin. İstemi
Sentiment Analysis
(Duygu Analizi) olarak adlandırın. Bölge için açılır menüdenseçeneğini belirleyin. Ardından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak seçiminizi onaylayın.
Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.
4. görev: Görüşme oluşturma
Sohbet modu, modelle serbest biçimli bir sohbet gerçekleştirmenize olanak tanır. Model, gelecekteki yanıtlar için bağlam olarak görüşme geçmişini kullanır. Bu bölümde bir sohbet istemi oluşturacak ve modelle bir görüşme gerçekleştireceksiniz.
-
Yeni bir sohbet istemi oluşturmak için sol menüden Chat (Sohbet) seçeneğine gidin.
-
Sağ üstte, Model altında gemini-1.5-flash adlı modeli seçin.
Bu bölümde, sohbette bağlamı belirteceksiniz ve model eklenen bağlama göre yanıt verecek.
- Edit (Düzenle) düğmesini tıklayarak System instructions (Sistem talimatları) alanına aşağıdaki bağlamı ekleyin.
-
Uygula'yı tıklayın.
-
Aşağıdaki istemi ekleyin:
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
Model aşağıdaki şekilde yanıt vermelidir:
-
Ardından mevcut System instructions (Sistem talimatları) alanının bağlamını düzenlemek için Edit (Düzenle) düğmesini tıklayın.
-
Bağlamı aşağıdaki şekilde güncelleyin:
- Aşağıdaki istemi ekleyin:
- Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.
Model artık, kullanıcı sorgusuna daha iyi şekilde yanıt verecektir.
Farklı istemler ve bağlamlarla denemeler yapıp modelin nasıl yanıt verdiğini test edebilirsiniz. Modelin sağlanan bağlama göre nasıl yanıt verdiğini görmek için sohbet istemine daha fazla bağlam da ekleyebilirsiniz.
- İstem tasarımını tamamladıktan sonra, Configuration (Yapılandırma) bölümünün sağ üst kısmından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak istemi kaydedin. İstemi
Support Technician Helper
(Destek Teknisyeni Yardımcısı) olarak adlandırın. Bölge için açılır menüdenseçeneğini belirleyin. Ardından Save (Kaydet) seçeneğini tıklayarak seçiminizi onaylayın.
Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.
Tebrikler!
Serbest biçim modunda görüntü analiz etmeyi öğrendiniz, serbest biçim özelliklerini keşfettiniz, istem oluşturup test ettiniz ve görüşme ürettiniz. Vertex AI Studio'yu ve Gemini Freeform'u kullanma yolculuğunuza başlamak için ilk adımı attınız.
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: 8 Ekim 2024
Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 8 Ekim 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.