En esta página, se muestra cómo comenzar a enviar solicitudes a la API de Vertex AI Gemini rápidamente a través de la consola de Google Cloud, un SDK de lenguaje de programación o la API de REST.
¿Eres nuevo en Google Cloud?
Prepárate en Google Cloud
Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar e implementar cargas de trabajo. El proceso de configuración consta solo de tres pasos cortos:
Usa el siguiente botón para crear una cuenta. Cuando termines, regresa a esta página que te permitirá completar este instructivo para principiantes. Para usar todas las funciones disponibles en este sitio, accede con tu cuenta.
Cómo crear una cuentaPara obtener más información sobre la configuración en Google Cloud, consulta Prepárate en Google Cloud.
Envía una solicitud a la API de Gemini de Vertex AI
Si deseas ver las instrucciones para enviar una solicitud a la API de Vertex Gemini de Vertex AI, selecciona una de las siguientes pestañas:
Python
- Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, selecciona un proyecto.
- Anota el ID del proyecto que se muestra en la sección Información del proyecto. Necesitarás el ID del proyecto para los pasos posteriores.
-
En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.
En la parte inferior de la consola de Google Cloud, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.
En Cloud Shell, instala o actualiza el SDK de Vertex AI para Python mediante la ejecución del siguiente comando:
pip3 install "google-cloud-aiplatform>=1.38"
Envía una solicitud de instrucción. Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.
Si deseas obtener más información acerca de cómo instalar, actualizar y usar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python y la Documentación de referencia del SDK de Vertex AI para la API de Python..
Node.js
- Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, selecciona un proyecto.
- Anota el ID del proyecto que se muestra en la sección Información del proyecto. Necesitarás el ID del proyecto para los pasos posteriores.
-
En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.
En la parte inferior de la consola de Google Cloud, se inicia una sesión de Cloud Shell en la que se muestra una ventana de línea de comandos. Cloud Shell es un entorno de shell con Google Cloud CLI ya instalada y con valores ya establecidos para el proyecto actual. La sesión puede tardar unos segundos en inicializarse.
En Cloud Shell, instala o actualiza el SDK de Vertex AI para Node.js mediante la ejecución del siguiente comando:
npm install @google-cloud/vertexai
Envía una solicitud de instrucción. Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.
Si quieres obtener más información sobre cómo instalar y usar el SDK de Vertex AI para Node.js, consulta la documentación de referencia del SDK de Vertex AI para Node.js.
Java
Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, elige un proyecto.
Anota el ID del proyecto que se muestra en la sección Información del proyecto. Necesitarás el ID del proyecto para los pasos posteriores.
Realiza la autenticación mediante la ejecución del siguiente comando. Reemplaza PROJECT_ID por tu ID del proyecto de Google Cloud y ACCOUNT por tu nombre de usuario de Google Cloud.
gcloud config set project PROJECT_ID && gcloud auth login ACCOUNT
Agrega
google-cloud-vertexai
como tu dependencia:<!--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'
Envía una solicitud de instrucción. Establece
projectID
como el ID de tu proyecto de Google Cloud.Para obtener más información sobre cómo instalar y usar el kit de desarrollo de Java (JDK) de Vertex AI, consulta la documentación de referencia del JDK de Vertex AI.
Go
- Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, selecciona un proyecto.
- Anota el ID del proyecto que se muestra en la sección Información del proyecto. Necesitarás el ID del proyecto para los pasos posteriores.
- Prepara tu entorno para el desarrollo en Go.
Revisa los paquetes disponibles de Go de la API de Vertex AI para determinar qué paquete se adapta mejor a las necesidades de tu proyecto:
Paquete cloud.google.com/go/vertexai (recomendado)
vertexai
es un paquete creado por personas que proporciona acceso a capacidades y funciones comunes.Se recomienda este paquete como punto de partida para la mayoría de los desarrolladores que compilan con la API de Vertex AI. Para acceder a las capacidades y funciones que aún no se incluyen en este paquete, usa el
aiplatform
generado de forma automática.Paquete cloud.google.com/go/aiplatform
aiplatform
es un paquete generado de forma automática.Este paquete está diseñado para proyectos que requieren acceso a capacidades y funciones de la API de Vertex AI que aún no proporciona el paquete
vertexai
creado por personas.
Instala el paquete de Go deseado según las necesidades de tu proyecto a través de la ejecución de uno de los siguientes comandos:
# Human authored package. Recommended for most developers. go get cloud.google.com/go/vertexai
# Auto-generated package. go get cloud.google.com/go/aiplatformEnvía una solicitud de instrucción. Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.
Si deseas obtener más información sobre cómo instalar y usar el SDK de Vertex AI para Go, consulta la documentación de referencia del SDK de Vertex AI para Go.
C#
Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para C# incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI C#.
Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
REST
Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, elige un proyecto.
Anota el ID del proyecto que se muestra en la sección Información del proyecto. Necesitarás el ID del proyecto para los pasos posteriores.
En la consola de Google Cloud, activa Cloud Shell.
Ingresa lo siguiente para configurar las variables de entorno. Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.
MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
Aprovisiona el extremo:
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=PROJECT_ID
Ingresa el siguiente comando curl para enviar una solicitud de instrucción:
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." } ] } }'
Si se te solicita que autorices Cloud Shell, haz clic en Autorizar.
El modelo muestra una respuesta. Ten en cuenta que la respuesta se genera en secciones y cada sección se evalúa por separado para garantizar la seguridad.
Console
Usa Generative AI Studio para iterar y diseñar con rapidez tus mensajes. Cuando el mensaje esté listo, puedes obtener el código del mensaje en cualquiera de los lenguajes de programación compatibles.
- Para seleccionar un proyecto de Google Cloud, haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel.
Haz clic en la lista de selección de proyectos en la parte superior de la página. En la ventana Select a resource que aparece, selecciona un proyecto.
En la consola de Google Cloud, ve a la página Generative AI Studio.
Haz clic en Multimodal.
En Mensajes de muestra, busca el mensaje titulado Extrae texto de imágenes y haz clic en Abrir.
Se abrirá la página del mensaje y se propagará el mensaje en el campo Mensaje.
Para enviar la instrucción, haz clic en Enviar.
El modelo muestra una respuesta.
Para ver el equivalente de código de esta solicitud de mensaje, haz clic en
Obtener código.
¿Qué sigue?
- Consulta la referencia de la API de Gemini de Vertex AI.
- Consulta la referencia del SDK de la API de Gemini de Vertex AI para Python.
- Obtén más información acerca de los modelos multimodales.