概览

在实验室挑战赛中，我们会为您提供一个场景和一系列任务。您将使用从课程的各个实验中学到的技能自行确定如何完成这些任务，而不是按照分步说明进行操作。自动评分系统（显示在本页面中）会提供有关您是否已正确完成任务的反馈。

在您参加实验室挑战赛期间，我们不会再教授新的 Google Cloud 概念知识。您需要拓展所学的技能，例如通过更改默认值和查看并研究错误消息来更正您自己所犯的错误。

要想获得满分，您必须在规定时间内成功完成所有任务！准备好接受挑战了吗？

• 实验是计时的，并且无法暂停。计时器在您点击开始实验后即开始计时。
• 随附的云终端已预先配置了 gcloud SDK。
• 使用终端执行命令，然后点击检查我的进度以验证您的实验成果。

挑战场景

场景：您是一名开发者，就职于一家运用 AI 技术的花束设计公司。客户可以描述他们想要的花束，系统会生成逼真的图片供客户查看。为了进一步提升体验，您想要集成先进的图像分析技术，为生成的花束提供描述性摘要。您的主应用将根据用户互动调用相关方法。为了实现这一点，您需要完成以下任务：

任务 1：开发一个 Python 函数 generate_bouquet_image(prompt)。此函数需要使用提供的 prompt（提示）调用 imagen-3.0-generate-002 模型，生成图片并将其存储在本地。对于此挑战，请使用以下提示：Create an image containing a bouquet of 2 sunflowers and 3 roses（创建一张包含 2 朵向日葵和 3 朵玫瑰的花束图片）。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

发送文本提示来生成图片

任务 2：开发另一个 Python 函数 analyze_bouquet_image(image_path)。此函数接受图片路径和文本提示作为输入，根据传递的图片生成生日祝福，并将其发送给 gemini-2.0-flash-001 模型。为确保在生成后立刻就能获得回答，请在提示请求中启用流式传输。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标：

使用多模态模型分析保存的图片

恭喜！

您已完成本实验！恭喜！

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