本页介绍如何使用 Google Cloud 控制台、编程语言 SDK 或 REST API 快速开始向 Vertex AI Gemini API 发送请求。
Google Cloud 新手
在 Google Cloud 中进行设置
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创建账号如需详细了解如何在 Google Cloud 上进行设置,请参阅在 Google Cloud 上进行设置。
向 Vertex AI Gemini API 发送请求
如需查看向 Vertex AI Gemini API 发送请求的说明,请选择以下标签页之一:
Python
- 执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
- 记下项目信息部分中显示的项目 ID。您需要项目 ID 才能执行后续步骤。
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
在 Cloud Shell 中,通过运行以下命令安装或更新 Python 版 Vertex AI SDK:
pip3 install "google-cloud-aiplatform>=1.38"
发送提示请求。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。
如需详细了解如何安装、更新和使用 Python 版 Vertex AI SDK,请参阅安装 Python 版 Vertex AI SDK 和 Python 版 Vertex AI SDK API 参考文档。
Node.js
- 执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
- 记下项目信息部分中显示的项目 ID。您需要项目 ID 才能执行后续步骤。
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
在 Cloud Shell 中,通过运行以下命令安装或更新 Node.js 版 Vertex AI SDK:
npm install @google-cloud/vertexai
发送提示请求。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。
如需详细了解如何安装和使用 Vertex AI Node.js SDK,请参阅 Node.js 版 Vertex AI SDK 参考文档。
Java
通过执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
记下项目信息部分中显示的项目 ID。您需要项目 ID 才能执行后续步骤。
运行以下命令来进行身份验证。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID,并将 ACCOUNT 替换为您的 Google Cloud 用户名。
gcloud config set project PROJECT_ID && gcloud auth login ACCOUNT
将
google-cloud-vertexai
添加为依赖项:<!--If you are using Maven with BOM, add the following in your pom.xml--> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>libraries-bom</artifactId> <version>26.32.0</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId> </dependency> </dependencies> <!--If you are using Maven without BOM, add the following to your pom.xml--> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId> <version>0.4.0</version> </dependency> <!--If you are using Gradle without BOM, add the following to your build.gradle--> implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:0.4.0'
发送提示请求。将
projectID
设置为您的 Google Cloud 项目 ID。如需详细了解如何安装和使用 Vertex AI Java 开发工具包 (JDK),请参阅 Vertex AI JDK 参考文档。
Go
- 执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
- 记下项目信息部分中显示的项目 ID。您需要项目 ID 才能执行后续步骤。
- 为 Go 开发准备好环境。
查看可用的 Vertex AI API Go 软件包,以确定哪个软件包最符合您的项目需求:
软件包 cloud.google.com/go/vertexai(推荐)
vertexai
是人工编写的软件包,可通过其访问常用功能和特征。对于大多数使用 Vertex AI API 进行构建的开发者,建议将此软件包作为起点。如需访问此软件包尚未涵盖的功能和特性,请改用自动生成的
aiplatform
。软件包 cloud.google.com/go/aiplatform
aiplatform
是自动生成的软件包。此软件包适用于需要访问人工编写的
vertexai
软件包尚未提供的 Vertex AI API 功能和特性的项目。
通过运行以下命令之一,根据项目需求安装所需的 Go 软件包:
# Human authored package. Recommended for most developers. go get cloud.google.com/go/vertexai
# Auto-generated package. go get cloud.google.com/go/aiplatform发送提示请求。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。
如需详细了解如何安装和使用 Go 版 Vertex AI SDK,请参阅 Go 版 Vertex AI SDK 参考文档。
C#
在尝试此示例之前,请按照《Vertex AI 快速入门:使用客户端库》中的 C# 设置说明执行操作。如需了解详情,请参阅 Vertex AI C# API 参考文档。
如需向 Vertex AI 进行身份验证,请设置应用默认凭据。 如需了解详情,请参阅为本地开发环境设置身份验证。
REST
通过执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
记下项目信息部分中显示的项目 ID。您需要项目 ID 才能执行后续步骤。
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
输入以下命令来配置环境变量。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。
MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
预配端点:
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=PROJECT_ID
输入以下 curl 命令以发送提示请求:
curl \ -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }, { "text": "Describe this picture." } ] } }'
如果系统要求您授权 Cloud Shell,请点击授权。
模型会返回回复。 请注意,系统分多个部分生成回复,其中每个部分会分别评估安全性。
控制台
使用 Vertex AI Studio 快速设计并迭代您的提示。提示准备就绪后,您可以使用任何受支持的编程语言获取提示的代码。
- 执行以下操作,选择 Google Cloud 项目:
在 Google Cloud 控制台中,转到信息中心页面。
点击页面顶部的项目选择列表。 在随即显示的选择资源窗口中,选择一个项目。
在 Google Cloud 控制台中,转到 Vertex AI Studio 页面。
点击多模态。
在示例提示下,找到标题为从图片中提取文本的提示,然后点击打开。
系统随即会打开提示页面,并在提示字段中填充提示。
点击提交以提交提示。
模型会返回回复。
点击
获取代码以查看此提示请求的代码等效项。
后续步骤
- 请参阅 Vertex AI Gemini API 参考文档。
- 请参阅 Vertex AI Gemini API Python SDK 参考文档。
- 详细了解多模态模型。