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Premiers pas avec l'API Gemini Vertex AI et les commandes cURL

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Premiers pas avec l'API Gemini Vertex AI et les commandes cURL

Atelier 45 minutes universal_currency_alt 5 crédits show_chart Intermédiaire
info Cet atelier peut intégrer des outils d'IA pour vous accompagner dans votre apprentissage.
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GSP1228

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Présentation

Gemini est une famille de modèles d'IA générative développés par Google DeepMind, et conçus pour les cas d'utilisation multimodaux. L'API Gemini vous donne accès aux modèles Gemini Pro Vision et Gemini Pro. Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser l'API Gemini Vertex AI avec des commandes cURL afin d'interagir avec les modèles Gemini Pro (gemini-pro) et Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

API Gemini Vertex AI

L'API Gemini Vertex AI fournit une interface unifiée pour interagir avec les modèles Gemini. Deux modèles sont actuellement disponibles dans l'API Gemini :

  1. Le modèle Gemini Pro (gemini-pro), conçu pour gérer les tâches en langage naturel, le chat textuel et de code multitour ainsi que la génération de code.
  2. Le modèle Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision), compatible avec les requêtes multimode, qui permet d'inclure du texte, des images et des vidéos dans vos requêtes, et d'obtenir des réponses textuelles ou de code.

Vous pouvez interagir avec l'API Gemini de différentes façons :

  • Utiliser Vertex AI Studio pour effectuer des tests et générer des commandes rapidement
  • Utiliser des commandes cURL
  • Utiliser le SDK Vertex AI

Dans cet atelier, vous allez utiliser des commandes cURL afin d'appeler l'API Gemini Vertex AI.

Pour en savoir plus, consultez la documentation sur l'IA générative sur Vertex AI.

Objectifs

Dans cet atelier, vous apprendrez à effectuer les tâches suivantes :

  • Installer le SDK Python
  • Utiliser l'API Gemini Vertex AI pour interagir avec chaque modèle
  • Utiliser le modèle Gemini Pro (gemini-pro) pour générer du texte à partir de requêtes textuelles
  • Utiliser le modèle Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) pour générer du texte à partir d'une combinaison de texte, d'images et de vidéos

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. Icône du menu de navigation

Tâche 1 : Ouvrir le notebook dans Vertex AI Workbench

  1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu de navigation et cliquez sur Vertex AI > Workbench.

  2. Sur la page Notebooks gérés par l'utilisateur, cherchez le notebook generative-ai-jupyterlab et cliquez sur le bouton Ouvrir JupyterLab.

L'interface JupyterLab s'ouvre dans un nouvel onglet du navigateur.

Tâche 2 : Ouvrir le dossier "generative-ai"

  1. Accédez au dossier generative-ai situé à gauche du notebook.

  2. Accédez au dossier /gemini/getting-started.

  3. Cliquez sur le fichier intro_gemini_curl.ipynb.

  4. Parcourez les sections Getting Started (Premiers pas) et Import libraries (Importer des bibliothèques) du notebook.

    • Pour Project ID, utilisez et pour Location, utilisez .
Remarque : Vous pouvez ignorer les cellules du notebook avec la mention Colab only.

Dans les sections suivantes, vous allez parcourir les cellules du notebook pour apprendre à utiliser l'API Gemini Vertex AI avec des commandes cURL afin d'interagir avec les modèles Gemini Pro (gemini-pro) et Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

Tâche 3 : Utiliser le modèle Gemini Pro

Le modèle Gemini Pro (gemini-pro) est conçu pour les tâches en langage naturel telles que la classification, la synthèse, l'extraction et la rédaction. Dans cette tâche, vous allez apprendre à utiliser le modèle Gemini Pro pour générer du texte à partir d'une requête textuelle.

  1. Dans cette tâche, vous allez parcourir les cellules du notebook pour apprendre à générer du texte à partir d'une requête textuelle avec le modèle Gemini Pro.
Générer du texte à partir de la requête textuelle Générer des conversations multitours à partir de la requête de chat Exécuter la cellule d'appel de fonction dans le notebook

Tâche 4 : Utiliser le modèle Gemini Pro Vision

Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) est un modèle multimodal qui permet d'ajouter des images et des vidéos dans des requêtes de texte ou de chat pour obtenir une réponse textuelle.

Remarque : Le modèle Gemini Pro Vision n'est pas compatible avec les requêtes composées uniquement de texte. Pour ce type de requête, utilisez plutôt le modèle Gemini Pro.
  1. Dans cette tâche, vous allez parcourir les cellules du notebook pour générer du texte à partir d'une image provenant d'un fichier local, d'une image provenant de Google Cloud Storage et d'un fichier vidéo, à l'aide du modèle Gemini Pro Vision.
Générer du texte à partir du fichier image Générer du texte à partir du fichier vidéo

Félicitations !

Félicitations ! Dans cet atelier, vous avez appris à utiliser l'API Gemini Vertex AI avec des commandes cURL afin d'interagir avec les modèles Gemini Pro (gemini-pro) et Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision). Vous avez généré du texte, ajouté des paramètres aux modèles, et généré du texte à partir d'une image locale, d'une image sur Google Cloud Storage et d'un fichier vidéo.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 8 mars 2024

Dernier test de l'atelier : 8 mars 2024

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