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Comienza a usar la API de Gemini de Vertex AI con cURL

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Comienza a usar la API de Gemini de Vertex AI con cURL

Lab 45 minutos universal_currency_alt 5 créditos show_chart Intermedio
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GSP1228

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

Gemini es una familia de modelos de IA generativa que desarrolló Google DeepMind y que están diseñados para casos de uso multimodales. La API de Gemini te da acceso a los modelos de Gemini Pro Vision y Gemini Pro. En este lab, aprenderás a usar la API de Gemini de Vertex AI con comandos cURL para interactuar con el modelo de Gemini Pro (gemini-pro) y el modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

API de Gemini de Vertex AI

La API de Gemini de Vertex AI ofrece una interfaz unificada para interactuar con modelos de Gemini. Actualmente, hay dos modelos disponibles en la API de Gemini:

  1. Modelo de Gemini Pro (gemini-pro): Se diseñó para encargarse de tareas de lenguaje natural, el chat de código y el texto de varios turnos, así como de la generación de código.
  2. Modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision): Admite las instrucciones multimodales. Puedes incluir texto, imágenes y video en las solicitudes de instrucciones y obtener respuestas de texto o código.

Puedes interactuar con la API de Gemini a través de los siguientes métodos:

  • Usar Vertex AI Studio para realizar pruebas y generar comandos con rapidez
  • Usar comandos cURL
  • Usar el SDK de Vertex AI

Este lab se enfoca en el uso de los comandos cURL para llamar a la API de Gemini de Vertex AI.

Para obtener más información, consulta la documentación de IA generativa en Vertex AI.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

  • Instalar el SDK de Python.
  • Usar la API de Gemini de Vertex AI para interactuar con cada modelo.
  • Usar el modelo de Gemini Pro (gemini-pro) para generar texto a partir de instrucciones de texto.
  • Usar el modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) para generar texto a partir de instrucciones de imagen y video.

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, 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 de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto 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: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

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

  1. Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab que tiene estos elementos:

    • El botón Abrir la consola de Google
    • Tiempo restante
    • Las credenciales temporales que debe usar para el lab
    • Otra información para completar el lab, si es necesaria

  2. Haga clic en Abrir la consola de Google. El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

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

    Nota: Si ve el diálogo Elegir una cuenta, haga clic en Usar otra cuenta.

  3. Si es necesario, copie el nombre de usuario del panel Detalles del lab y péguelo en el cuadro de diálogo Acceder. Haga clic en Siguiente.

  4. Copie la contraseña del panel Detalles del lab y péguela en el cuadro de diálogo de bienvenida. Haga clic en Siguiente.

    Importante: Debe usar las credenciales del panel de la izquierda. No use sus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Nota: Usar su propia Cuenta de Google podría generar cargos adicionales.

  5. Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:

    • Acepte los términos y condiciones.
    • No agregue opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
    • No se registre para obtener pruebas gratuitas.

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

Nota: Para ver el menú con una lista de los productos y servicios de Google Cloud, haga clic en el Menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda de la pantalla. Ícono del menú de navegación

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. En la página Notebooks administrados por el usuario, busca el notebook generative-ai-jupyterlab y haz clic en el botón Abrir JupyterLab.

La interfaz de JupyterLab se abre en una pestaña nueva del navegador.

Tarea 2. Abre la carpeta generative-ai

  1. Navega a la carpeta generative-ai en la parte izquierda del notebook.

  2. Ve a la carpeta /gemini/getting-started.

  3. Haz clic en el archivo intro_gemini_curl.ipynb.

  4. Ejecuta las secciones Getting Started y, también, 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.

En las siguientes secciones, ejecutarás las celdas del notebook para ver cómo utilizar la API de Gemini de Vertex AI con comandos cURL y, así, interactuar con el modelo de Gemini Pro (gemini-pro) y el modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision).

Tarea 3: Usa el modelo de Gemini Pro

El modelo de Gemini Pro (gemini-pro) está diseñado para tareas de lenguaje natural como clasificación, resumen, extracción y escritura. En esta tarea, aprenderás a usar el modelo de Gemini Pro para generar texto a partir de una instrucción de texto.

  1. En esta tarea, ejecutarás las celdas del notebook para ver cómo usar el modelo Gemini Pro para generar texto a partir de una instrucción de texto.
Genera texto a partir de la instrucción de texto Genera conversaciones de varios turnos a partir de la instrucción de chat Ejecuta la celda de llamada a función en el notebook

Tarea 4: Usa el modelo Gemini Pro Vision

El modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) es un modelo multimodal que permite incorporar imágenes y videos a las instrucciones de texto o chat para recibir una respuesta de texto.

Nota: El modelo de Gemini Pro Vision no admite instrucciones de solo texto. En su lugar, utiliza el modelo de Gemini Pro para las instrucciones de solo texto.
  1. En esta tarea, ejecutarás las celdas del notebook para ver cómo usar el modelo de Gemini Pro Vision para generar texto a partir de una imagen de un archivo local, una imagen de Google Cloud Storage y un archivo de video.
Genera texto a partir del archivo de imagen Genera texto a partir del archivo de video

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, aprendiste con éxito a usar la API de Gemini de Vertex AI con comandos cURL y así interactuar con el modelo de Gemini Pro (gemini-pro) y el modelo de Gemini Pro Vision (gemini-pro-vision) para generar texto, agregar parámetros al modelo, chatear, generar texto a partir de una imagen local, generar texto a partir de una imagen en Google Cloud Storage y generar texto a partir de un archivo de video.

Próximos pasos y más información

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Última actualización del manual: 8 de marzo de 2024

Prueba más reciente del lab: 8 de marzo de 2024

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