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Vertex AI Gemini API 和 Python SDK 使用入门
GSP1209
概览
Gemini 是 Google DeepMind 开发的一系列生成式 AI 模型,专为多模态应用场景而设计。通过 Gemini API,您可以使用 Gemini Pro Vision 和 Gemini Pro 模型。在本实验中,您将了解如何搭配使用 Vertex AI Gemini API 与 Vertex AI SDK for Python,以便与 Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro
) 模型以及 Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision
) 模型进行交互。
Vertex AI Gemini API
Vertex AI Gemini API 提供了与多种 Gemini 模型交互的统一接口。Gemini API 目前支持以下两种模型:
-
Gemini 1.0 Pro 模型 (
gemini-1.0-pro
):旨在处理自然语言任务、多轮文本和代码聊天,以及代码生成。 -
Gemini 1.0 Pro Vision 模型 (
gemini-1.0-pro-vision
):支持多模态提示。您可以在提示请求中加入文本、图片和视频,并获取文本或代码回答。
您可通过以下方式与 Gemini API 进行交互:
- 使用 Vertex AI Studio 进行快速测试以及生成命令
- 使用 cURL 命令
- 使用 Vertex AI SDK
本实验重点介绍如何使用 Vertex AI SDK for Python 调用 Vertex AI Gemini API。
如需了解详情,请参阅 Vertex AI 上的生成式 AI 文档。
前提条件
在开始本实验之前,您应该先熟悉以下概念:
- 对 Python 编程有基本的了解
- 大致了解 API 的工作原理
- 在 Vertex AI Workbench 中的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码
目标
在本实验中,您将学习如何执行以下任务:
- 安装 Vertex AI SDK for Python
- 使用 Gemini 1.0 Pro (
gemini-1.0-pro
) 模型生成文本 - 使用 Gemini 1.0 Pro Vision (
gemini-1.0-pro-vision
) 多模态模型根据文本、图片和视频组合生成文本
设置和要求
点击“开始实验”按钮前的注意事项
请阅读以下说明。实验是计时的,并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时,显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。
此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动,免受模拟或演示环境的局限。我们会为您提供新的临时凭据,让您可以在实验规定的时间内用来登录和访问 Google Cloud。
为完成此实验,您需要:
- 能够使用标准的互联网浏览器(建议使用 Chrome 浏览器)。
- 完成实验的时间 - 请注意,实验开始后无法暂停。
如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台
-
点击开始实验按钮。如果该实验需要付费,系统会打开一个弹出式窗口供您选择付款方式。左侧是实验详细信息面板,其中包含以下各项:
- 打开 Google Cloud 控制台按钮
- 剩余时间
- 进行该实验时必须使用的临时凭据
- 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息(如果需要)
-
点击打开 Google Cloud 控制台(如果您使用的是 Chrome 浏览器,请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接)。
该实验会启动资源并打开另一个标签页,显示登录页面。
提示:请将这些标签页安排在不同的窗口中,并将它们并排显示。
注意:如果您看见选择账号对话框,请点击使用其他账号。 -
如有必要,请复制下方的用户名,然后将其粘贴到登录对话框中。
{{{user_0.username | "<用户名>"}}} 您也可以在实验详细信息面板中找到用户名。
-
点击下一步。
-
复制下面的密码,然后将其粘贴到欢迎对话框中。
{{{user_0.password | "<密码>"}}} 您也可以在实验详细信息面板中找到密码。
-
点击下一步。
重要提示:您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意:在本次实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。 -
继续在后续页面中点击以完成相应操作:
- 接受条款及条件。
- 由于该账号为临时账号,请勿添加账号恢复选项或双重验证。
- 请勿注册免费试用。
片刻之后,系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。
任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本
-
在 Google Cloud 控制台的导航菜单中依次点击 Vertex AI > Workbench。
-
找到
实例,然后点击 Open JupyterLab(打开 JupyterLab)按钮。
Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。
任务 2. 设置笔记本
-
点击
文件。 -
运行笔记本的开始使用和导入库部分。
- 对于项目 ID,请使用
;对于位置,使用 。
- 对于项目 ID,请使用
在后续部分中,您将运行多个笔记本单元,了解如何搭配使用 Vertex AI Gemini API 与 Vertex AI SDK for Python。
任务 3. 使用 Gemini 1.0 Pro 模型
Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro
) 旨在处理自然语言任务、多轮文本和代码聊天,以及代码生成。在此任务中,您将运行多个笔记本单元,了解如何使用 Gemini 1.0 Pro 模型根据文本提示来生成文本。
根据文本提示生成文本
向模型发送文本提示。Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro
) 模型提供流式回答机制。这让您无需等待完整的回答;一旦有了可用的回答片段,即可开始对其进行处理。
- 运行笔记本的根据文本提示生成文本部分。
点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标:
任务 4. 使用 Gemini 1.0 Pro Vision 模型
Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision
) 是一个支持多模态提示的多模态模型。您可以在提示请求中加入文本、图片和视频,并获取文本或代码回答。在此任务中,您将运行多个笔记本单元,了解如何使用 Gemini 1.0 Pro Vision 模型根据文本和图片提示生成文本,以及如何根据视频文件生成文本。
根据本地图片和文本生成文本
- 运行笔记本的根据本地图片和文本生成文本部分。
点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标:
根据文本和图片提示生成文本
-
运行笔记本的根据文本和图片生成文本部分。
根据文本和图片生成文本。
结合多个图片和文本提示进行少样本提示
-
运行笔记本的结合多个图片和文本提示进行少样本提示部分。
执行少样本提示。
根据视频文件生成文本
-
运行笔记本的根据视频文件生成文本部分。
根据视频文件生成文本。
恭喜!
在本实验中,您深入了解了如何将 Vertex AI Gemini API 和 Vertex AI SDK for Python 搭配使用,以便与 Gemini 1.0 Pro (gemini-1.0-pro
) 和 Gemini 1.0 Pro Vision (gemini-1.0-pro-vision
) 两个模型进行交互。通过这些练习,您对 Vertex AI Gemini API 功能及其与 Python SDK 的无缝集成有了切实了解。
后续步骤/了解详情
- 查看 Vertex AI 上的生成式 AI 文档。
- 前往 YouTube 频道 Google Cloud Tech 详细了解生成式 AI。
- Google Cloud 生成式 AI 官方仓库
- Gemini 笔记本示例
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上次更新手册的时间:2024 年 5 月 31 日
上次测试实验的时间:2024 年 5 月 31 日
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