A Vertex AI é uma plataforma abrangente de desenvolvimento de machine learning que oferece recursos de IA generativa e de previsão. Com ela, é possível treinar, avaliar e implantar modelos preditivos de machine learning para fins de previsão. Além disso, é possível utilizar a plataforma para descobrir, ajustar e disponibilizar modelos de IA generativa para produzir conteúdo.
O Vertex AI Studio serve para fazer testes rápidos e personalizar modelos de IA generativa para incorporar esses recursos aos seus aplicativos. Ele fornece uma variedade de ferramentas e recursos, incluindo exemplos de interface do usuário e de programação que facilitam o uso da IA generativa, mesmo que você não tenha experiência em machine learning.
Neste laboratório, você vai aprender sobre o Vertex AI Studio e descobrir todo o potencial dos modelos de IA generativa modernos. Você vai conhecer o Gemini e usá-lo para analisar imagens, criar comandos e conhecer os recursos multimodais diretamente no console do Google Cloud. Não é necessário ter SDKs de API ou Python. Tudo pode ser acessado por meio da intuitiva interface do usuário.
Objetivos
Neste laboratório, você vai aprender a:
Analisar imagens com o Gemini multimodal.
Explorar recursos multimodais.
Criar comandos com exemplos.
Criar comandos com contexto.
Configuração e requisitos
Antes de clicar no botão Começar o Laboratório
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar 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, e 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).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você 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
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.
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.
Clique em Próxima.
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.
Clique em Próxima.
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.
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: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Tarefa 1: Analisar imagens com o Gemini
Nesta seção, você vai usar o Gemini para analisar uma imagem e extrair informações dela. É possível criar comandos para várias tarefas, como classificação, extração e geração.
No console do Google Cloud, no menu de navegação (), selecione Vertex AI > Vertex AI Studio > Criar comando.
A interface contém três seções principais:
Instruções do sistema (localizadas na parte de cima): um conjunto de instruções que o modelo processa antes de processar comandos. Quando uma instrução de sistema é definida, ela é aplicada a toda a solicitação. Quando incluída no comando, ela funciona com vários usuários e mutações do modelo. Recomendamos que você use instruções do sistema para informar ao modelo como você quer que ele se comporte e responda aos comandos.
Configuração (à direita): nesta seção, é possível selecionar modelos (inclusive de terceiros), configurar parâmetros, usar Ferramentas (como o embasamento) e definir opções avançadas.
Comando (localizado na parte de baixo): aqui você pode criar um comando que utilize recursos multimodais.
No canto superior esquerdo, clique em Comando sem título e renomeie seu comando para Análise de imagem.
Na seção Configuração à direita, verifique se o modelo está selecionado. Clique em trocar modelo para mudar o modelo, se necessário, ou procure outros modelos disponíveis.
Observação: o nome e a versão podem mudar com o lançamento de novos modelos.
Na seção Configuração à direita, ative as opções Avançado e selecione em Região.
Baixe a imagem de amostra. Clique com o botão direito do mouse na imagem dos horários e salve no computador.
No canto inferior direito da seção Comando, clique no botão Inserir mídia ().
No menu Selecionar origem, clique em Fazer upload e selecione a imagem de horários que você baixou. A mídia pode estar na forma de imagem, vídeo, texto ou arquivo de áudio.
A imagem vai aparecer dentro da seção Comando. Copie e cole o texto a seguir abaixo da imagem e clique no botão de seta Enviar, no canto inferior direito da seção Comando, ou pressione Enter.
Dê um título para a imagem.
Ou seja mais específico:
Dê um título para a imagem, com cinco palavras.
O título atende às suas expectativas? Tente modificar o comando para ver se recebe resultados diferentes.
Em seguida, você vai pedir para o Gemini descrever a imagem em detalhes. Substitua o comando anterior pelo que vem a seguir e clique no botão de seta Enviar.
Descreva a imagem, em detalhes.
Na seção Configuração, ative as opções Avançado e ajuste a Temperatura deslizando da esquerda (0) para a direita (2). Reenvie o comando para observar qualquer mudança no resultado em comparação com o anterior.
Observação: a temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção de tokens. Valores mais baixos são bons para comandos que esperam uma resposta verdadeira ou correta, enquanto os mais altos podem levar a resultados mais diversos, inesperados ou potencialmente enviesados. Com uma temperatura de 0, o token de probabilidade mais alta é sempre selecionado.
Extrair o texto da imagem. Substitua o comando anterior pelo seguinte:
Leia o texto da imagem.
Além disso, se você quiser formatar a saída como uma lista, substitua o comando anterior pelo seguinte:
Analise o texto da imagem e inclua o horário e cidade em uma lista com duas colunas: horário e cidade.
Agora é sua vez de testar alguns comandos diferentes! Qual é a diferença entre estes resultados e os anteriores?
Analisar as informações na imagem. Substitua o comando anterior pelo seguinte:
Calcule a porcentagem de voos para outros continentes.
O resultado atende às suas expectativas? É altamente recomendável que você experimente diferentes comandos para várias tarefas. Recomendamos também que você teste diferentes configurações de temperatura para observar as mudanças no resultado.
Depois de criar o comando, clique em Salvar no canto superior direito da barra de ferramentas. Para a região, selecione no menu suspenso e confirme clicando em Salvar.
Para encontrar seus comandos salvos, no menu de navegação à esquerda, acesse Gerenciamento de comandos.
Observação: depois de selecionar Salvar, espere alguns segundos até que os comandos sejam salvos e continue o laboratório.
Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.
Extrair o conteúdo da imagem.
Tarefa 2: analisar recursos multimodais
Além de imagens, texto e áudio, o Gemini aceita vídeos como entradas e gera texto como saída.
Navegue até Cloud Storage > Buckets e copie e salve o nome do seu bucket do Cloud Storage para usá-lo na próxima etapa:
Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.
No terminal do Cloud Shell, execute o comando abaixo para copiar o vídeo de amostra gs://spls/gsp154/video/train.mp4 (prévia) para seu bucket do Cloud Storage. Substitua <Your-Cloud-Storage-Bucket> pelo nome do bucket que você copiou.
gcloud storage cp gs://spls/gsp154/video/train.mp4 gs://<Your-Cloud-Storage-Bucket>
Observação: substitua <Your-Cloud-Storage-Bucket> pelo nome do seu bucket.
No menu de navegação (), selecione Vertex AI > Vertex AI Studio > Criar comando.
Na seção Configuração à direita, verifique se o modelo está selecionado.
Observação: o nome e a versão podem mudar com o lançamento de novos modelos.
Ative as opções Avançadas e selecione em Região.
No canto inferior direito da seção Comando, clique no botão Inserir mídia ().
No menu Selecionar origem, escolha Importar do Cloud Storage.
Clique no nome do bucket, no vídeo de amostra train.mp4 e em Selecionar.
Gere informações sobre o vídeo inserindo o comando a seguir e clicando no botão de seta Enviar.
Nesta seção, você vai elaborar comandos de texto no Vertex AI Studio.
Design de comandos
É possível enviar o texto de entrada (uma pergunta, por exemplo) ao modelo, que vai apresentar uma resposta com base na estrutura do comando. O processo de descobrir e criar o melhor texto de entrada (comando) para conseguir a resposta desejada do modelo é chamado de design de comandos.
Métodos de design de comandos
Existem três métodos principais para elaborar comandos:
Comandos zero-shot: neste método, o LLM recebe apenas um comando que descreve a tarefa, sem dados adicionais. Por exemplo, se você quiser que o LLM responda a uma pergunta, envie apenas o comando "o que é design de comandos?".
Comandos one-shot: neste método, o LLM recebe um exemplo da tarefa que ele deve realizar. Por exemplo, para que o LLM escreva uma poesia, você poderia dar um poema a ele como exemplo.
comandos de poucos disparos (few-shot): neste método, o LLM recebe alguns exemplos da tarefa que ele deve realizar. Por exemplo, para que o LLM crie matérias jornalísticas, você daria algumas matérias para ele ler.
Parâmetros
Temperatura e limite de token são dois parâmetros importantes que você pode ajustar para influenciar a resposta do modelo.
A temperatura controla a aleatoriedade na seleção do token. Uma temperatura mais baixa é boa quando você espera uma resposta verdadeira ou correta. Uma temperatura 0 significa que o token de probabilidade mais alta é sempre selecionado. Uma temperatura mais alta pode gerar resultados diversos, inesperados ou potencialmente enviesados. O modelo tem uma faixa de temperatura de 0 a 2 e um padrão de 1.
O limite de tokens de saída determina a quantidade máxima de saída de texto de um único comando. Um token tem cerca de quatro caracteres.
Comandos zero-shot
Clique no ícone Limpar na barra de ferramentas para remover o comando.
Na seção Configuração à direita, verifique se o modelo está selecionado.
Observação: o nome e a versão podem mudar com o lançamento de novos modelos.
Ative as opções Avançadas e selecione em Região.
Copie o texto abaixo no campo de entrada de comandos:
O que é uma galeria de comandos?
Clique no botão de seta Enviar.
O modelo vai responder com uma definição completa do termo Galeria de Comandos.
Faça os exercícios abaixo para descobrir mais. Usando o mesmo comando, no campo Avançado da seção Configuração:
Mude o parâmetro Output Token limit para 1024 e clique no botão de seta ENVIAR.
Mude o parâmetro Temperature para 0,5 e clique no botão de seta ENVIAR.
Mude o parâmetro Temperature para 2,0 e clique no botão de seta ENVIAR.
Analise como as respostas mudam de acordo com as alterações nos parâmetros.
Comandos one-shot
É possível criar comandos de formas mais organizadas. Você pode informar o Contexto e dar Exemplos nos respectivos campos de entrada. No comando one-shot, você dá ao modelo um exemplo da tarefa que ele deve realizar. Nesta seção, você vai pedir ao modelo para completar uma frase.
Clique no ícone Limpar na barra de ferramentas para remover o comando.
No canto inferior direito da seção Comando, clique no botão Adicionar exemplos ().
Isso abrirá uma nova janela onde você pode adicionar exemplos para o comando.
Adicione o texto abaixo no campo ENTRADA:
A cor da grama é
Adicione o texto abaixo ao campo SAÍDA:
A cor da grama é verde
Clique no botão Adicionar exemplos.
Depois de adicionar o exemplo, duas seções vão aparecer para serem preenchidas: {Input} e Comando. Para enviar o comando, você precisa fornecer outra entrada de exemplo, além do comando.
No campo {INPUT}, escreva o seguinte:
A cor do céu é
No campo Comando, escreva o seguinte:
Responda às perguntas a seguir.
A seção Comando deve ser semelhante a esta:
Clique no botão de seta Enviar. Você vai receber uma resposta do modelo parecida com a seguinte:
A cor do céu é azul
Em vez de completar a frase, o modelo respondeu com uma frase completa, já que você deu um exemplo para ele basear a resposta. Para que ele simplesmente complete a frase, você pode mudar o exemplo no campo SAÍDA.
Clique no botão Editar na caixa Comando para editar o comando:
Clique em "Exemplos" para editar o exemplo e mude a saída para:
Verde
O comando de exemplo agora vai ser:
input: A cor da grama é
output: Verde
Clique no botão de seta Enviar. Você vai receber uma resposta do modelo parecida com a seguinte:
Azul
Observe que o modelo agora completa a frase com base no exemplo fornecido. Você conseguiu influenciar a resposta do modelo.
Comandos de poucos disparos (few-shot)
No próximo exercício, você vai usar o modelo para realizar análise de sentimento em uma frase, por exemplo, para identificar se a avaliação de um filme é positiva ou negativa usando comandos de poucos disparos (few-shot).
Clique no ícone Limpar na barra de ferramentas para remover o comando.
No canto inferior direito da seção Comando, clique no botão Adicionar exemplos ().
Adicione os seguintes exemplos:
ENTRADA
SAÍDA
A well-made and entertaining film
positive
I fell asleep after 10 minutes
negative
The movie was ok
neutral
Depois de adicionar os exemplos, clique no botão Adicionar exemplos.
Depois de adicionar o exemplo, duas seções vão aparecer para serem preenchidas: {Input} e Comando. Para enviar o comando, você precisa fornecer outra entrada de exemplo, além do comando.
No campo {INPUT}, escreva o seguinte:
Valeu o tempo!
No campo Comando, escreva o seguinte:
Faça uma análise de sentimento no texto a seguir.
Clique no botão de seta Enviar. Você vai receber uma resposta do modelo parecida com a seguinte:
positivo
Agora o modelo mostra o sentimento do texto de entrada. No caso do texto Valeu o tempo!, o rótulo de sentimento indica positivo.
Depois de elaborar o comando, nomeie como Sentiment Analysis.
Clique em Salvar no canto superior direito da barra de ferramentas para salvar o comando e selecione a região .
Observação: se o comando já tiver sido salvo com a funcionalidade de Salvamento automático, verifique se o nome dele está correto e se ele aparece na página "Gerenciamento de comandos".
Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.
Criar comandos com texto
Tarefa 4: Criar comandos com contexto
As instruções do sistema são diretrizes iniciais que moldam o comportamento e as respostas de um modelo a comandos subsequentes, permitindo a personalização de persona, formato, tom e regras de tarefas específicas. Elas persistem em várias interações entre usuário e modelo em uma solicitação, mas os usuários devem evitar incluir informações sensíveis devido a possíveis políticas de uso de dados.
Essas instruções são versáteis, permitindo aplicativos como desenvolvimento de chatbot, geração de saída estruturada e respostas específicas de linguagem, embora não garantam proteção completa contra comportamentos indesejados do modelo.
No console do Google Cloud, no menu de navegação (), selecione Vertex AI > Vertex AI Studio > Criar comando.
Na seção Configuração à direita, verifique se o modelo está selecionado.
Observação: o nome e a versão podem mudar com o lançamento de novos modelos.
Na seção Configuração à direita, ative as opções Avançado e selecione em Região.
Nesta seção, você vai adicionar instruções do sistema para o modelo e permitir que ele responda com base no contexto fornecido.
Clique em Instruções do sistema e adicione o seguinte contexto:
Seu nome é Roy.
Você é um técnico de suporte de um departamento de TI.
Você só responde a qualquer pergunta com a frase "Você já tentou desligar e ligar novamente?".
Insira o seguinte comando:
Meu computador está muito lento. O que devo fazer?
Clique no botão de seta Enviar.
O modelo vai responder:
Você já tentou desligar e ligar novamente?
Em Instruções do sistema, clique em Limpar valor ().
Clique em Instruções do sistema e adicione o seguinte contexto:
Seu nome é Roy.
Você é um técnico de suporte de um departamento de TI.
Você está aqui para ajudar os usuários com as consultas deles.
Insira o seguinte comando:
Meu computador está muito lento. O que devo fazer?
Clique no botão de seta Enviar.
Agora o modelo vai fornecer respostas mais úteis à consulta do usuário.
Se quiser, você pode testar diferentes comandos e contextos para ver como o modelo responde. Também é possível adicionar mais contexto ao comando do chat para ver como o modelo responde de acordo com o contexto fornecido.
Depois de elaborar o comando, nomeie como Support Technician Helper.
Clique em Verificar meu progresso para conferir os objetivos.
Criar conversas com o comando de chat
Parabéns!
Parabéns! Neste laboratório, você aprendeu a usar os recursos do Gemini para analisar conteúdo multimídia, incluindo imagens e vídeos. Você demonstrou proficiência nas técnicas de comando de zero disparo, um disparo e poucos disparos para responder perguntas e fazer análises de sentimento. Além disso, você usou as instruções do sistema para criar um chatbot de TI básico.
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 9 de abril de 2025
Laboratório testado em 9 de abril de 2025
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Os laboratórios criam um projeto e recursos do Google Cloud por um período fixo
Os laboratórios têm um limite de tempo e não têm o recurso de pausa. Se você encerrar o laboratório, vai precisar recomeçar do início.
No canto superior esquerdo da tela, clique em Começar o laboratório
Usar a navegação anônima
Copie o nome de usuário e a senha fornecidos para o laboratório
Clique em Abrir console no modo anônimo
Fazer login no console
Faça login usando suas credenciais do laboratório. Usar outras credenciais pode causar erros ou gerar cobranças.
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Neste laboratório, você vai aprender a usar o Vertex AI Studio para criar comandos e conversas com os recursos multimodais do Gemini.
Duração:
Configuração: 1 minutos
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Tempo de acesso: 60 minutos
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Tempo para conclusão: 60 minutos