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概览

Gemini 2.5 Pro 是 Google 最强大的编码和世界知识模型，具有 200 万个字符的长上下文窗口。Gemini 2.5 Pro 是 Vertex AI 中的实验性模型，对于重视质量提升或者特别关注长上下文和代码的 Gemini 2.5 Pro 用户来说，这是一条值得考虑的升级路径。

前提条件

在开始本实验之前，您应该先熟悉：

• Python 编程基础知识。
• API 的一般性概念。
• 在 Vertex AI Workbench 上的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码

目标

在本实验中，您将学习如何将 Vertex AI 中的 Gemini API 以及 Google Gen AI SDK for Python 与 Gemini 2.5 Pro 模型结合使用。

您将完成以下任务：

• 根据文本提示生成文本
  • 生成流式文本
  • 开始多轮聊天
  • 使用异步方法
• 配置模型参数
• 设置系统指令
• 使用安全过滤器
• 使用受控生成功能
• 统计 token 数量
• 处理多模态（音频、代码、文档、图像、视频）数据
• 使用自动和手动函数调用
• 代码执行

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。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 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）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，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）

2. 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：将这些标签页安排在不同的窗口中，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。

3. 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”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 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”窗格中找到“密码”。

6. 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：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，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。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本

1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。

2. 找到 实例，然后点击打开 JupyterLab 按钮。

Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。

注意：如果您在 JupyterLab 中没有看到笔记本，请按照以下额外步骤重置实例：

1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页，然后返回 Workbench 首页。

2. 选中实例名称旁边的复选框，然后点击重置。

3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后，请等待一分钟，然后点击打开 JupyterLab。

任务 2. 设置笔记本

1. 打开 文件。

2. 在选择内核对话框中，从可用内核列表中选择 Python 3。

3. 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 。

注意：您可以跳过任何标为“仅限 Colab”的笔记本单元。 如有笔记本单元在执行时遇到 429 响应，请等待 1 分钟，然后再次运行该单元以继续操作。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 安装软件包并导入相应的库。

任务 3. 使用 Gemini 2.5 Pro 模型

1. 运行笔记本的使用 Gemini 2.5 Pro 模型部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“Gemini 2.5 Pro 模型”单元。

任务 4. 配置模型参数

1. 运行笔记本的配置模型参数部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“配置模型参数”单元。

任务 5. 设置系统指令

1. 运行笔记本的设置系统指令部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“设置系统指令”单元。

任务 6. 安全过滤器

1. 运行笔记本的安全过滤器部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“安全过滤器”单元。

任务 7. 发送多模态提示

1. 运行笔记本的发送多模态提示部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“发送多模态提示”单元。

任务 8. 控制生成的输出

1. 运行笔记本的控制生成的输出部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“控制生成的输出”单元。

任务 9. 统计并计算 token 数量

1. 运行笔记本的统计并计算 token 数量部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“统计并计算 token 数量”单元。

任务 10. 将 Google 搜索作为工具（接地）

1. 运行笔记本的将 Google 搜索作为工具（接地）部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“将 Google 搜索作为工具（接地）”单元。

任务 11. 函数调用

1. 运行笔记本的函数调用部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行笔记本的“函数调用”单元。

任务 12. 代码执行

1. 运行笔记本的代码执行部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 运行将笔记本的“代码执行”单元。

恭喜！

您现已完成本实验！在本实验中，您在 Jupyter 笔记本中使用了 Gemini API 和面向生成式 AI 的 Gen AI SDK，与 Gemini 2.5 Pro 模型进行了交互。

后续步骤/了解详情

请参阅以下资源，详细了解 Gemini：

• Gemini 概览
• 有关 Vertex AI 上生成式 AI 的文档
• YouTube 上有关生成式 AI 的视频
• 探索 Vertex AI 实战宝典，了解精心挑选的生成式 AI 笔记，还可以在笔记本库中搜索内容。
• 探索 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的其他笔记本和示例。

Google Cloud 培训和认证

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本手册的最后更新时间：2025 年 6 月 25 日

本实验的最后测试时间：2025 年 6 月 25 日

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