GSP1209

Genel Bakış

Gemini, çok formatlı kullanım alanları için tasarlanmış bir üretken yapay zeka modeli ailesidir ve Google DeepMind tarafından geliştirilmiştir. Gemini API ile Gemini Pro Vision ve Gemini Pro modellerine erişebilirsiniz. Bu laboratuvarda, Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro) modeli ve Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision) modeliyle etkileşimde bulunmak üzere Vertex AI Gemini API ile Python için Vertex AI SDK'yi kullanmayı öğreneceksiniz.

Vertex AI Gemini API

Vertex AI Gemini API, Gemini modelleriyle etkileşim kurmak için birleşik bir arayüz sağlar. Şu anda Gemini API'de kullanılabilen iki model vardır:

1. Gemini 1.0 Pro modeli (gemini-1.0-pro): Doğal dil görevleri, çok dönüşlü metin ve kod sohbeti ve kod oluşturma için tasarlanmıştır.
2. Gemini 1.0 Pro Vision modeli (gemini-1.0-pro-vision): Çok formatlı istemleri destekler. İstem isteklerinize metin, resim ve video ekleyebilir ve metin veya kod biçiminde yanıtlar alabilirsiniz.

Gemini API ile şu yöntemleri kullanarak etkileşim kurabilirsiniz:

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

Bu laboratuvarda, Vertex AI Gemini API'yi çağırmak için Python için Vertex AI SDK'yi kullanma konusu ele alınmaktadır.

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

Ön koşullar

Bu laboratuvara başlamadan önce şu kavramlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir:

• Temel seviyede Python programlama dili
• API'lerin işleyiş şekli hakkında genel bilgi
• Vertex AI Workbench'te Jupyter not defterinde Python kodu çalıştırma

Hedefler

Bu laboratuvarda, aşağıdaki görevleri nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz:

• Python için Vertex AI SDK'yı yükleme
• Metin oluşturmak için Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro) modelini kullanma
• Metin, resim ve video kombinasyonundan metin oluşturmak için Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision) çok formatlı modelini kullanma

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 menüsünden Vertex AI > Workbench'i tıklayın.

2. örneğini bulun ve JupyterLab'i aç düğmesini tıklayın.

Workbench örneğinizin JupyterLab arayüzü yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.

2. Görev: Not defterini ayarlayın

1. dosyasını tıklayın.

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

   • Project ID (Proje kimliği) için , Location (Konum) için değişkenlerini kullanın.

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

İlerleyen bölümlerde, Python için Vertex AI SDK ile Vertex AI Gemini API'yi nasıl kullanacağınızı öğrenmek için not defteri hücrelerini çalıştıracaksınız.

3. Görev: Gemini 1.0 Pro modelini kullanın

Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro) modeli; doğal dil görevleri, çok dönüşlü metin ve kod sohbeti ve kod oluşturma için tasarlanmıştır. Bu görevde, metin istemlerinden metin oluşturmak için Gemini 1.0 Pro modelinin nasıl kullanılacağını görmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Metin istemlerinden metin oluşturma

Modele bir metin istemi gönderin. Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro) modeli, akış yanıtı mekanizması sağlar. Bu yaklaşımda, tam yanıt almayı beklemeniz gerekmez. Parçaları, sunulur sunulmaz işlemeye başlayabilirsiniz.

• Not defterinin Metin istemlerinden metin oluşturma bölümünü inceleyin.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

Metin istemlerinden metin oluşturun. Sohbet geçmişini yazdırın.

4. Görev: Gemini 1.0 Pro Vision modelini kullanın

Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision), çok formatları istemleri destekleyen çok formatlı bir modeldir. İstem isteklerinize metin, resim ve video ekleyebilir ve metin veya kod yanıtları alabilirsiniz. Bu görevde, metin ve resim istemlerinden metin oluşturduktan sonra, video dosyasından metin oluşturmak amacıyla Gemini 1.0 Pro Vision modelinin nasıl kullanılacağını görmek için not defteri hücrelerini çalıştırın.

Yerel resim ve metinden metin oluşturma

• Not defterinin Yerel resim ve metinden metin oluşturma bölümünü inceleyin.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın.

Resmi doğrulayın. Yerel resim ve metinden metin oluşturun.

Metin ve resim istemlerinden metin oluşturma

• Not defterinin Metin ve resimlerden metin oluşturma bölümünü inceleyin.

  Metin ve resimlerden metin oluşturun.

Çok görevli istem için birden fazla resim ve metin istemini birleştirme

• Not defterinin Çok görevli istem için birden fazla resim ve metin istemini birleştirme bölümünü inceleyin.

  Çok görevli istem oluşturun.

Video dosyasından metin oluşturma

• Not defterinin Video dosyasından metin oluşturma bölümündeki adımları uygulayın.

  Video dosyasından metin oluşturun.

Tebrikler!

Bu laboratuvarda, Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro) modeli ve Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision) modeliyle etkileşim kurmak amacıyla Python için Vertex AI SDK ile Vertex AI Gemini API'nin kullanımını incelediniz. Bu alıştırmalar sayesinde Vertex AI Gemini API'nin özellikleri ve Python SDK ile sorunsuz entegrasyonu hakkında faydalı bilgiler edindiniz.

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: 31 Mayıs 2024

Laboratuvarın son test edilme tarihi: 31 Mayıs 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.