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Erste Schritte mit der Vertex AI Gemini API und cURL

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Erste Schritte mit der Vertex AI Gemini API und cURL

Lab 45 Minuten universal_currency_alt 5 Guthabenpunkte show_chart Mittelstufe
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GSP1228

Logo: Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Überblick

Gemini ist eine Reihe von auf generativer KI basierenden Modellen, die von Google DeepMind entwickelt wurden und auf multimodale Anwendungsfälle ausgelegt sind. Die Gemini API bietet Zugriff auf die Modelle Gemini Pro Vision und Gemini Pro. In diesem Lab lernen Sie, wie Sie die Vertex AI Gemini API mit cURL-Befehlen nutzen, um mit den Modellen Gemini Pro (gemini-pro) und Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) zu interagieren.

Vertex AI Gemini API

Die Vertex AI Gemini API bietet eine einheitliche Benutzeroberfläche für die Interaktion mit Gemini-Modellen. Derzeit gibt es zwei Modelle:

  1. Gemini Pro (gemini-pro): Entwickelt für Aufgaben in natürlicher Sprache, wechselseitigen Text‑ und Codechat sowie Codegenerierung.
  2. Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision): Unterstützt multimodale Prompts. Sie können Texte, Bilder und Videos in Ihre Prompts einfügen und erhalten Text‑ oder Codeantworten.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit der Gemini API zu interagieren:

  • Vertex AI Studio für schnelles Testen und Erstellen von Befehlen
  • cURL-Befehle
  • Vertex AI SDK

In diesem Lab wird erklärt, wie Sie mit cURL-Befehlen die Vertex AI Gemini API aufrufen.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Übersicht über die Unterstützung generativer KI für Vertex AI.

Lernziele

Aufgaben in diesem Lab:

  • Python SDK installieren
  • Über die Vertex AI Gemini API mit den Modellen interagieren
  • Mit dem Modell Gemini Pro (gemini-pro) Text aus Text-Prompts generieren
  • Mit dem Modell Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) Text aus Bild‑ und Video-Prompts generieren

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange die Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung selbst durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

  • Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus, um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
  • Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Wenn Sie über ein persönliches Google Cloud-Konto oder -Projekt verfügen, verwenden Sie es nicht für dieses Lab. So werden zusätzliche Kosten für Ihr Konto vermieden.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

  1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Pop-up-Fenster geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich Details zum Lab mit diesen Informationen:

    • Schaltfläche Google Cloud Console öffnen
    • Restzeit
    • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
    • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

  2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

    Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite Anmelden geöffnet.

    Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

    Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

  3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

    Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich Details zum Lab.

  4. Klicken Sie auf Weiter.

  5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

    Sie finden das Passwort auch im Bereich Details zum Lab.

  6. Klicken Sie auf Weiter.

    Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

  7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

    • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
    • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
    • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie sich eine Liste der Google Cloud-Produkte und ‑Dienste ansehen möchten, klicken Sie oben links auf das Navigationsmenü. Symbol für Navigationsmenü

Aufgabe 1: Notebook in Vertex AI Workbench öffnen

  1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.

  2. Suchen Sie auf der Seite Nutzerverwaltete Notebooks das Notebook generative-ai-jupyterlab und klicken Sie auf JupyterLab öffnen.

Die JupyterLab-Oberfläche wird in einem neuen Browsertab geöffnet.

Aufgabe 2: Ordner „generative-ai“ öffnen

  1. Wechseln Sie auf der linken Seite des Notebooks zum Ordner generative-ai.

  2. Gehen Sie zum Ordner /gemini/getting-started.

  3. Klicken Sie auf die Datei intro_gemini_curl.ipynb.

  4. Gehen Sie die Abschnitte Erste Schritte und Bibliotheken importieren des Notebooks durch.

    • Verwenden Sie als Projekt-ID den Wert und als Standort die Option .
Hinweis: Notebookzellen mit dem Hinweis Nur Colab können Sie überspringen.

In den folgenden Abschnitten gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu erfahren, wie Sie die Vertex AI Gemini API mit cURL-Befehlen nutzen können, um mit den Modellen Gemini Pro (gemini-pro) und Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) zu interagieren.

Aufgabe 3: Gemini Pro-Modell verwenden

Das Modell Gemini Pro (gemini-pro) eignet sich für Aufgaben in natürlicher Sprache wie Klassifizieren, Zusammenfassen, Extrahieren und Schreiben. Bei dieser Aufgabe lernen Sie, wie sich mit dem Gemini Pro-Modell Text aus einem Text-Prompt generieren lässt.

  1. In dieser Aufgabe gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu sehen, wie Sie mit dem Gemini Pro-Modell Text aus einem Text-Prompt generieren können.
Text aus dem Text-Prompt generieren Unterhaltungen über mehrere Themen aus dem Chat-Prompt generieren Funktionsaufrufzelle im Notebook ausführen

Aufgabe 4: Gemini Pro Vision-Modell verwenden

Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) ist ein multimodales Modell, das das Einfügen von Bildern und Videos in Text‑ oder Chat-Prompts unterstützt, um eine Textantwort zu erhalten.

Hinweis: Reine Text-Prompts unterstützt das Gemini Pro Vision-Modell nicht. Verwenden Sie hierfür das Gemini Pro-Modell.
  1. In dieser Aufgabe gehen Sie die Notebookzellen durch, um zu sehen, wie Sie mit dem Gemini Pro Vision-Modell Text aus einem Bild aus einer lokalen Datei, einem Bild aus Google Cloud Storage und einer Videodatei generieren können.
Text aus der Bilddatei generieren Text aus der Videodatei generieren

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Glückwunsch! In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie mit der Vertex AI Gemini API und cURL-Befehlen mit den Modellen Gemini Pro (gemini-pro) und Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) interagieren, um Text zu generieren, Modellparameter hinzuzufügen, zu chatten und Text aus einem lokalen Bild, einem Bild in Google Cloud Storage sowie einer Videodatei zu generieren.

Weitere Informationen

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

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Anleitung zuletzt am 8. März 2024 aktualisiert

Lab zuletzt am 8. März 2024 getestet

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