Crie um app que gera imagens de IA usando o Imagen na Vertex AI
Laboratório
15 minutos
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Sem custo financeiro
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Introdutório
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Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
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Visão geral
- Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer começa quando você clica em Iniciar laboratório.
- O terminal de nuvem incluído já vem pré-configurado com o SDK gcloud.
- Use o terminal para executar comandos e clique em Verificar meu progresso para conferir seu trabalho.
Objetivo
A IA generativa na Vertex AI (também conhecida como genAI ou gen AI) disponibiliza os grandes modelos de IA generativa do Google, permitindo que você os teste, ajuste e implante em seus aplicativos com tecnologia de IA. Neste laboratório, você vai:
-
Conectar-se à Vertex AI (plataforma de IA do Google Cloud): saiba como estabelecer uma conexão com os serviços de IA do Google usando o SDK da Vertex AI.
-
Carregar um modelo de geração de imagens pré-treinado: descubra como usar um modelo de IA pré-treinado e avançado sem precisar criar um do zero.
-
Enviar texto para o modelo de IA: entenda como fornecer entradas para a IA processar.
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Extrair respostas baseadas em imagens da IA: aprenda a lidar com as respostas de imagens geradas pelo modelo de IA e a interpretá-las.
-
Entender os conceitos básicos da criação de aplicativos de IA: descubra os principais conceitos da integração da IA em projetos de software.
Como trabalhar com a IA generativa
Depois de iniciar o laboratório, você vai ver um painel dividido com o editor de código à esquerda e as instruções do laboratório à direita. Siga estas etapas para interagir com as APIs de IA generativa usando o SDK da Vertex AI para Python.
- Clique em Arquivo > Novo arquivo para abrir um novo arquivo no editor de código.
- Copie e cole o snippet de código fornecido no seu arquivo.
import argparse
import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel
def generate_image(
project_id: str, location: str, output_file: str, prompt: str
) -> vertexai.preview.vision_models.ImageGenerationResponse:
"""Gere uma imagem usando um comando de texto.
Args:
project_id: ID do projeto do Google Cloud usado para inicializar a Vertex AI.
location: região do Google Cloud, usada para inicializar a Vertex AI.
output_file: caminho local para o arquivo de imagem de saída.
comando: o comando de texto que descreve o que você quer ver."""
vertexai.init(project=project_id, location=location)
model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0-generate-002")
images = model.generate_images(
prompt=prompt,
# Optional parameters
number_of_images=1,
seed=1,
add_watermark=False,
)
images[0].save(location=output_file)
return images
generate_image(
project_id='{{{ project_0.project_id | "project-id" }}}',
location='{{{ project_0.default_region | "REGION" }}}',
output_file='image.jpeg',
prompt='Crie a imagem de um campo de críquete no centro de Los Angeles',
)
- Clique em Arquivo > Salvar, insira
GenerateImage.py no campo Nome e clique em Salvar.
- Execute o arquivo Python ao clicar no ícone de triângulo no editor de código ou ao invocar o comando abaixo no terminal dentro do painel do editor de código. Isso vai gerar um arquivo de imagem com o nome
image.jpeg.
/usr/bin/python3 /GenerateImage.py
- Para ver a imagem gerada, clique em EXPLORER > image.jpeg
Explicação do código
- O snippet de código está carregando um modelo de IA pré-treinado chamado ImageGenerationModel (imagen-3.0-generate-002) na Vertex AI.
- O código chama o método
generate_image do modelo do Gemini carregado.
- A entrada do método é um comando de texto.
- O código emprega a capacidade do Gemini de entender o comando de texto para criar uma imagem de IA.
Observação: por padrão, uma marca-d'água do SynthID é adicionada às imagens, mas você pode desativá-la especificando o parâmetro opcional add_watermark=False. Não é possível usar um valor de semente e uma marca-d'água ao mesmo tempo. Saiba mais sobre a marca-d'água do SynthID
Faça um teste! Teste diferentes comandos para conhecer os recursos do Gemini.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Enviar solicitações de comandos de texto para a IA generativa e receber uma resposta
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