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概要

Gemini 2.5 Pro は、コーディングに対応し、世界中の知識にアクセスできる Google のこれまでで最も高性能なモデルで、200 万トークンの長いコンテキスト ウィンドウを備えています。Gemini 2.5 Pro は Vertex AI で試験運用版モデルとして利用できます。品質の向上を求めている Gemini 2.5 Pro ユーザーや、長いコンテキストとコードに重点を置いている Gemini 2.5 Pro ユーザー向けのアップグレード パスです。

前提条件

このラボを開始する前に、以下について理解しておく必要があります。

• 基本的な Python プログラミング。
• 一般的な API のコンセプト。
• Vertex AI Workbench の Jupyter ノートブックでの Python コードの実行。

目標

このラボでは、Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用して Gemini 2.5 Pro モデルを操作する方法を学びます。

次のタスクを行います。

• テキスト プロンプトからテキストを生成する
  • ストリーミング テキストを生成する
  • マルチターン チャットを開始する
  • 非同期メソッドを使用する
• モデル パラメータを構成する
• システム指示を設定する
• 安全フィルタを使用する
• 生成制御機能を使用する
• トークンをカウントする
• マルチモーダル（音声、コード、ドキュメント、画像、動画）データを処理する
• 自動と手動の関数呼び出しを使用する
• コードを実行する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。

2. インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。

Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。

注: JupyterLab にノートブックが表示されない場合は、次の追加手順でインスタンスを再設定してください。

1. JupyterLab のブラウザタブを閉じて、Workbench のホームページに戻ります。

2. インスタンス名の横にあるチェックボックスをオンにして、[リセット] をクリックします。

3. [JupyterLab を開く] ボタンが再度有効になったら、1 分待ってから [JupyterLab を開く] をクリックします。

タスク 2. ノートブックを設定する

1. ファイルを開きます。

2. [Select Kernel] ダイアログで、使用可能なカーネルのリストから [Python 3] を選択します。

3. ノートブックの「Getting Started」（スタートガイド）セクションと「Import libraries」（ライブラリのインポート）セクションをすべて実行します。

   • [Project ID] に を使用し、[Location] に を使用します。

注: 「Colab only」（Colab のみ）と記載されているノートブック セルの実行は省略できます。 いずれかのノートブック セルの実行で 429 応答が返される場合は、1 分待ってから再度セルを実行し、次に進んでください。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 パッケージをインストールし、ライブラリをインポートする

タスク 3. Gemini 2.5 Pro モデルを使用する

1. ノートブックの「Use the Gemini 2.5 Pro model」（Gemini 2.5 Pro モデルを使用する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Gemini 2.5 Pro model」（Gemini 2.5 Pro モデル）セルを実行する

タスク 4. モデル パラメータを構成する

1. ノートブックの「Configure model parameters」（モデル パラメータを構成する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Configure model parameters」（モデル パラメータを構成する）セルを実行する

タスク 5. システム指示を設定する

1. ノートブックの「Set system instructions」（システム指示を設定する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Set system instructions」（システム指示を設定する）セルを実行する

タスク 6. 安全フィルタ

1. ノートブックの「Safety filters」（安全フィルタ）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Safety filters」（安全フィルタ）セルを実行する

タスク 7. マルチモーダル プロンプトを送信する

1. ノートブックの「Send multimodal prompts」（マルチモーダル プロンプトを送信する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Send multimodal prompts」（マルチモーダル プロンプトを送信する）セルを実行する

タスク 8. 生成された出力を制御する

1. ノートブックの「Control generated output」（生成された出力を制御する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Control generated output」（生成された出力を制御する）セルを実行する

タスク 9. トークンをカウントして計算する

1. ノートブックの「Count tokens and compute tokens」（トークンをカウントして計算する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Count tokens and compute tokens」（トークンをカウントして計算する）セルを実行する

タスク 10. 検索をツールとして使用する（グラウンディング）

1. ノートブックの「Search as a tool (Grounding)」（検索をツールとして使用する（グラウンディング））セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Run Search as a tool (Grounding)」（検索をツールとして使用する（グラウンディング））セルを実行する

タスク 11. 関数呼び出し

1. ノートブックの「Function calling」（関数呼び出し）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Function calling」（関数呼び出し）セルを実行する

タスク 12. コードを実行する

1. ノートブックの「Code Execution」（コードを実行する）セクションを実行します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ノートブックで「Code Execution」（コードを実行する）セルを実行する

お疲れさまでした

これでラボは完了です。このラボでは、Jupyter ノートブックで Gemini API と生成 AI 用の Gen AI SDK を使用して Gemini 2.5 Pro モデルを操作しました。

次のステップと詳細情報

以下のリソースで Gemini に関する理解を深めましょう。

• Gemini の概要
• Vertex AI の生成 AI に関するドキュメント
• 生成 AI に関する YouTube チャンネル
• Vertex AI クックブック。生成 AI に関するノートブックを集めた、検索可能なギャラリーです。
• Google Cloud 生成 AI レポジトリ。他のノートブックやサンプルを確認できます。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 6 月 25 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 6 月 25 日

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