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Descripción general

En este lab, se explora el uso de la API de Gemini en Vertex AI para generar datos sintéticos con Snowfakery. Snowfakery es un framework potente para crear datos falsos complejos, y Gemini mejora este proceso aprovechando sus capacidades de lenguaje natural. Aprenderás a definir estrategias de generación de datos, utilizar esquemas predefinidos y generar diferentes formatos de datos (como blogs y comentarios) usando una página de Wikipedia como semilla. Este enfoque es valioso para realizar pruebas, experimentos de instrucciones y crear muestras con varios ejemplos.

Requisitos previos

Antes de comenzar este lab, debes tener los siguientes conocimientos:

• Programación de Python básica
• Conceptos generales sobre APIs
• Ejecución de código de Python en un notebook de Jupyter en Vertex AI Workbench

Objetivos

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Interactuar con la API de Gemini a través del SDK de Vertex AI para Python
• Usar Snowfakery para definir esquemas y estrategias de generación de datos
• Utilizar Gemini para generar datos sintéticos en diferentes formatos
• Explorar aplicaciones prácticas de la generación de datos sintéticos, como las pruebas y la experimentación con instrucciones

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

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

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

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

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Abre el notebook en Vertex AI Workbench

1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, haz clic en Vertex AI > Workbench.

2. Busca la instancia y haz clic en el botón Abrir JupyterLab.

La interfaz de JupyterLab para tu instancia de Workbench se abrirá en una pestaña nueva del navegador.

Nota: Si no ves notebooks en JupyterLab, sigue estos pasos adicionales para restablecer la instancia:

1. Cierra la pestaña del navegador de JupyterLab y vuelve a la página principal de Workbench.

2. Selecciona la casilla de verificación junto al nombre de la instancia y haz clic en Restablecer.

3. Después de que se vuelva a habilitar el botón Abrir JupyterLab, espera un minuto y, luego, haz clic en Abrir JupyterLab.

Tarea 2: Configura el notebook

1. Abre el archivo .

2. En el cuadro de diálogo Select Kernel, elige Python 3 en la lista de kernels disponibles.

3. Ejecuta las secciones Getting Started e Import libraries del notebook.

   • Para Project ID, usa , y para Location, usa .

Nota: Puedes omitir las celdas del notebook que tienen la indicación Colab only. Si recibes una respuesta 429 de cualquiera de las ejecuciones de celda del notebook, espera 1 minuto antes de volver a ejecutar la celda para continuar.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Instalar paquetes e importar bibliotecas

Tarea 3: Crea complementos e instrucciones

En esta tarea, crearás los dos complementos personalizados necesarios para este caso de uso junto con las instrucciones necesarias. El primer complemento te permite interactuar con Wikipedia y recuperar el contenido de una página específica. El segundo complemento te permite interactuar con la API de Gemini.

1. Ejecuta la sección Crea complementos e instrucciones del notebook.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear complementos e instrucciones

Tarea 4: Crea la receta

Para generar datos sintéticos, primero se debe definir el esquema de los datos sintéticos. Esto se hace creando una receta en formato YAML, como se muestra en el notebook. Puedes encontrar más detalles sobre cómo escribir recetas aquí. En esta tarea, definirás el esquema para los datos generados de forma sintética.

1. Revisa la sección Crea la receta del notebook.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear la receta

Tarea 5: Genera los datos

En esta tarea, generarás los datos y verás sus resultados en la carpeta /outputs.

1. Ejecuta la sección Genera los datos del notebook.

Nota: Este paso puede tardar varios minutos en completarse.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Generar los datos

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, interactuaste correctamente con la API de Gemini a través del SDK de Vertex AI para Python, lo que demuestra su capacidad para generar datos sintéticos. Con Snowfakery para definir esquemas y estrategias de generación de datos, pudiste personalizar el resultado para cumplir con requisitos específicos. Además, exploraste la versatilidad de Gemini para producir datos sintéticos en varios formatos, lo que destaca su potencial para aplicaciones prácticas como pruebas y experimentación con instrucciones.

Próximos pasos/Más información

Consulta los siguientes recursos para obtener más información sobre Gemini:

• Descripción general de Gemini
• Documentación sobre IA generativa en Vertex AI
• IA generativa en YouTube
• Explora la guía de soluciones de Vertex AI para ver una galería de notebooks seleccionada sobre la IA generativa en la que puedes realizar búsquedas.
• Explora otros notebooks y ejemplos en el repositorio de IA generativa de Google Cloud.

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Última actualización del manual: 28 de mayo de 2025

Prueba más reciente del lab: 28 de mayo de 2025

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