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Empezar a usar Gemini

En esta página se explica cómo pueden configurar los desarrolladores un proyecto aislado de Google Distributed Cloud (GDC) para usar modelos de Gemini. Este proceso incluye la creación de un proyecto, la habilitación de la API de Gemini, la instalación de bibliotecas de cliente, la definición de variables de entorno y la autenticación de tus credenciales. Si no has usado Gemini antes, consulta más información sobre sus funciones.

Para empezar a usar Gemini, utiliza la consola de GDC y la CLI de gdcloud de la siguiente manera:

Consola de GDC: habilita la API de Gemini y consulta el estado y el endpoint del modelo.
CLI de gdcloud: configura cuentas de servicio, instala bibliotecas de cliente y autentica solicitudes de API.

Crear un proyecto

Al crear un proyecto en tu jerarquía de recursos de Distributed Cloud, se organizan tus recursos, que incluyen colaboradores, APIs habilitadas, credenciales de autenticación y controles de acceso.

Gemini es uno de los modelos de IA generativa que ofrece Vertex AI en GDC. Por lo tanto, para crear un proyecto, consulta Configurar un proyecto para Vertex AI. Necesitarás el ID de tu proyecto para hacer llamadas a la API.

Solicitar permisos de desarrollador

Debes tener los roles adecuados en tu proyecto para acceder a las funciones de Gemini y generar tokens de API para la autenticación y autorización de solicitudes.

Pide al administrador de gestión de identidades y accesos de tu proyecto que asigne uno de los roles de Gemini asociados a tu usuario o cuenta de servicio en el espacio de nombres de tu proyecto. Para obtener información sobre los roles de Gemini, consulta el artículo Preparar permisos de gestión de identidades y accesos.

Habilitar la API de Gemini

Debes habilitar la API de Gemini en tu proyecto. Si está habilitado, puedes ver el estado del servicio y el endpoint de la API de Gemini.

Instalar bibliotecas de cliente

Las bibliotecas de cliente están disponibles para el lenguaje de programación Python. Recomendamos usar estas bibliotecas de cliente para hacer llamadas a la API de Gemini, ya que facilitan el acceso a las APIs.

Para usar el SDK de Python compatible con OpenAI, instala el SDK de OpenAI y otras bibliotecas de Python necesarias:

pip install openai
pip install absl-py
pip install typing
pip install protobuf

Definir las variables de entorno

Después de instalar las bibliotecas de cliente, puedes interactuar con la API desde una secuencia de comandos de Python.

Si configuras una cuenta de servicio en tu proyecto para hacer llamadas a la API autorizadas de forma programática, puedes definir variables de entorno en una secuencia de comandos de Python para acceder a valores como las claves de la cuenta de servicio.

Sigue estos pasos para definir las variables de entorno necesarias en una secuencia de comandos de Python:

Crea una secuencia de comandos de Python.
Añade el siguiente código a la secuencia de comandos de Python:
Producción
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
```
Sustituye APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME por el nombre del archivo JSON que contiene las claves de la cuenta de servicio que has creado en el proyecto, como my-service-key.json.
Desarrollo
```
import os

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME"
os.environ["GRPC_DEFAULT_SSL_ROOTS_FILE_PATH"] = "CERT_NAME"
```
Haz los cambios siguientes:
- APPLICATION_DEFAULT_CREDENTIALS_FILENAME: el nombre del archivo JSON que contiene las claves de la cuenta de servicio que has creado en el proyecto, como my-service-key.json.
- CERT_NAME: el nombre del archivo de certificado de la autoridad de certificación (CA), como org-1-trust-bundle-ca.cert. Para obtener más información, consulta Generar el archivo de certificado de CA del paquete de confianza en un entorno de desarrollo.
Guarda la secuencia de comandos de Python con un nombre.
Ejecuta la secuencia de comandos de Python para definir las variables de entorno:
```
python SCRIPT_NAME
```
Sustituye SCRIPT_NAME por el nombre que le has dado a tu script de Python.

Configurar la autenticación

Para empezar a usar la API de Gemini, debes autenticar tus credenciales de cliente y solicitar acceso a la cuenta de los recursos de tu proyecto. Para obtener más información, consulta Autenticar solicitudes a la API.