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Visão geral

Gemini (em inglês) é uma família de modelos de IA generativa desenvolvida pelo Google DeepMind, criada para casos de uso multimodais. A API Gemini dá acesso aos modelos Gemini Pro e Gemini Pro Vision. Neste laboratório, você vai aprender a usar a API Gemini da Vertex AI com comandos cURL para interagir com os modelos Gemini Pro (gemini-pro) e Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

API Gemini da Vertex AI

A API Gemini da Vertex AI tem uma interface unificada para interagir com os modelos Gemini. Há dois modelos disponíveis na API Gemini no momento:

1. Modelo Gemini Pro (gemini-pro): projetado para processar tarefas de linguagem natural, chat de código e texto com várias interações e geração de código.
2. Modelo Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision): oferece suporte a comandos multimodais. É possível incluir texto, imagens e vídeo nos comandos e receber respostas de texto ou código.

É possível interagir com a API Gemini usando os seguintes métodos:

• Usar o Vertex AI Studio para testes rápidos e geração de comandos
• Usar comandos cURL
• Usar o SDK da Vertex AI

Este laboratório tem como foco o uso de comandos cURL para chamar a API Gemini da Vertex AI.

Para mais informações, acesse a documentação da IA generativa na Vertex AI.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Instalar o SDK do Python.
• Usar a API Gemini da Vertex AI para interagir com cada modelo.
• Usar o modelo Gemini Pro (gemini-pro) para gerar texto a partir de comandos de texto.
• Usar o modelo Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) para gerar texto a partir de vídeos e comandos em imagem e texto.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Tarefa 1: abrir o notebook no Vertex AI Workbench

1. No menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Na página Notebooks gerenciados pelo usuário, encontre o notebook generative-ai-jupyterlab e clique no botão Abrir o JupyterLab.

A interface do JupyterLab será aberta em uma nova guia do navegador.

Tarefa 2: abrir a pasta generative-ai

1. Acesse a pasta generative-ai à esquerda do notebook.

2. Navegue até a pasta /gemini/getting-started.

3. Clique no arquivo intro_gemini_curl.ipynb.

4. Confira as seções Getting Started e Import libraries do notebook.

   • Para Project ID, use , e em Location, use .

Nas seções a seguir, você vai conferir as células do notebook para entender como usar a API Gemini da Vertex AI com comandos cURL e interagir com os modelos Gemini Pro (gemini-pro) e Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

Tarefa 3: Usar o modelo Gemini Pro

O Gemini Pro (gemini-pro) foi projetado para tarefas de linguagem natural, como classificação, resumo, extração e escrita. Nesta tarefa, você vai aprender a usar esse modelo para gerar texto a partir de um comando de texto.

1. Confira as células do notebook para saber como usar o modelo Gemini Pro e gerar texto com base em um comando de texto.

Tarefa 4: Usar o modelo Gemini Pro Vision

O Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) é um modelo multimodal que aceita a adição de imagens e vídeos em comandos de texto ou chat para gerar uma resposta em texto.

1. Nesta tarefa, confira as células do notebook para entender como usar o modelo Gemini Pro Vision e gerar texto a partir de uma imagem de arquivo local, uma imagem do Google Cloud Storage e um arquivo de vídeo.

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você aprendeu a usar a API Gemini da Vertex AI com comandos cURL. Você interagiu com os modelos Gemini Pro (gemini-pro) e Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) para gerar texto, adicionar parâmetros do modelo, conversar, produzir texto a partir de um arquivo de imagem local ou de uma imagem no Google Cloud Storage e elaborar texto a partir de um arquivo de vídeo.

Próximas etapas / Saiba mais

• Consulte a documentação da IA generativa na Vertex AI.
• Saiba mais sobre a IA generativa no canal de tecnologia do Google Cloud no YouTube.
• Repositório oficial da IA generativa do Google Cloud (em inglês)
• Exemplos de notebooks do Gemini

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 8 de março de 2024

Laboratório testado em 8 de março de 2024

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