Descripción general de la IA generativa en Vertex AI

La IA generativa en Vertex AI te permite compilar aplicaciones listas para producción con la tecnología de modelos de IA generativa de vanguardia alojados en la infraestructura avanzada y global de Google.

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Preparado para empresas

Preparado para empresas

Implementa tus aplicaciones de IA generativa a gran escala con seguridad de nivel empresarial, residencia de datos, transparencia de acceso y baja latencia.

Capacidades de vanguardia

Funciones de vanguardia

Expande las capacidades de tus aplicaciones con la ventana de contexto de 2,000,000 tokens compatible con Gemini 1.5 Pro.

Plataforma abierta

Plataforma abierta

Vertex AI te brinda acceso a más de 100 modelos de empresas de IA de terceros, como Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Meta Llama 3 y Mistral AI Mixtral 8x7B.

Capacidades principales

  • Procesamiento multimodal

    Procesa varios tipos de medios de entrada al mismo tiempo, como imágenes, videos, audios y documentos.

  • Generación de incorporaciones

    Genera incorporaciones para realizar tareas como la búsqueda, la clasificación, el agrupamiento en clústeres y la detección de valores atípicos.

  • Ajuste de modelo

    Adapta modelos para realizar tareas específicas con mayor precisión y exactitud.

  • Llamada a función

    Conecta modelos a APIs externas para extender las capacidades del modelo

  • Fundamentos

    Conecta modelos a fuentes de datos externas para reducir las alucinaciones en las respuestas

  • Generación de imágenes

    Genera y edita imágenes mediante mensajes de texto de lenguaje natural.


Diferencias entre Vertex AI y Google AI

La API de Gemini en Vertex AI y la IA de Google te permiten incorporar las capacidades de los modelos de Gemini en tus aplicaciones. La plataforma adecuada para ti depende de tus objetivos, como se detalla en la siguiente tabla.

API Diseño centrado en Funciones
API de Gemini de Vertex AI
  • Implementaciones escaladas
  • Enterprise
  • Asistencia técnica
  • Precios basados en modalidades
  • Protección contra indemnizaciones
  • Más de 100 modelos en Model Garden
API de Gemini de Google AI
  • Experimentación
  • Prototipado
  • Facilidad de uso
  • Nivel gratuito
  • Precios basados en tokens

Migra de la IA de Google a Vertex AI

Compila con los SDK de Vertex AI

Vertex AI proporciona SDK en los siguientes lenguajes:

Python 

from vertexai.generative_models import GenerativeModel
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content([Part.from_uri(IMAGE_URI, mime_type="image/jpeg"),"What is this?"])

Node.js 

const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});
const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});

const result = await model.generateContent([
  "What is this?",
  {inlineData: {data: imgDataInBase64, mimeType: 'image/png'}}
]);

Java 

public static void main(String[] args) throws Exception {
  try (VertexAI vertexAi = new VertexAI(PROJECT_ID, LOCATION); ) {
    GenerativeModel model = new GenerativeModel("gemini-1.5-flash", vertexAI);
  List<Content> contents = new ArrayList<>();
  contents.add(ContentMaker
                .fromMultiModalData(
                    "What is this?",
                    PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", IMAGE_URI)));
  GenerateContentResponse response = model.generateContent(contents);
  }
}

Go 

model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash", "us-central1")
img := genai.ImageData("jpeg", image_bytes)
prompt := genai.Text("What is this?")
resp, err := model.GenerateContent(ctx, img, prompt)

C#

var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder {
  Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
}.Build();

var generateContentRequest = new GenerateContentRequest {
  Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/google/models/gemini-1.5-flash",
  Contents = {
    new Content {
      Role = "USER",
      Parts = {
        new Part {Text = "What's in this?"},
        new Part {FileData = new() {MimeType = "image/jpeg", FileUri = fileUri}}
      }
    }
  }
};

GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

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