Eseguire la migrazione a Gemini dal testo AutoML

Gemini è una famiglia di modelli di AI generativa sviluppati da Google progettati per casi d'uso multimodali. Se non hai mai utilizzato i modelli Gemini su Vertex AI, consulta l'introduzione all'IA generativa.

I principali vantaggi di Gemini includono:

  • Miglioramento delle prestazioni: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più recenti, come Gemini Flash 1.5, dimostrano una migliore comprensione in una serie di attività di linguaggio naturale rispetto al modello di testo AutoML. Per maggiori informazioni, consulta il report tecnico del team di Gemini disponibile pubblicamente.

  • Flessibilità: Gemini consente sia i prompt (adattamento rapido) sia la messa a punto (personalizzazione più profonda), in base alle diverse esigenze del progetto. Questa flessibilità consente la prototipazione, i test e l'implementazione rapidi mediante prompt, con la possibilità di ottimizzare i pesi del modello Gemini per un rendimento ottimale in attività specifiche. Vertex AI offre sia la messa a punto basata sulla console sia opzioni SDK e API per il controllo programmatico.

  • Funzionalità polivalenti e multimodali: Gemini offre la possibilità di elaborare testo, immagini e altre modalità. Questo approccio consente di utilizzare un unico formato e modello in modo coerente in varie attività. Questa flessibilità consente di adattare facilmente il processo a diverse applicazioni, semplificando e accelerando le attività di sviluppo.

Gemini supporta la maggior parte delle funzionalità disponibili in AutoML Text. Tuttavia, esistono differenze e le librerie client non supportano la compatibilità con le versioni precedenti dell'integrazione del client. In altre parole, devi pianificare la migrazione delle tue risorse per usufruire delle funzionalità di Gemini.

Se stai pianificando un nuovo progetto, devi creare il codice, il job, il set di dati o il modello con Gemini. In questo modo, potrai usufruire delle nuove funzionalità e dei miglioramenti ai servizi non appena diventano disponibili.

Segui i passaggi consigliati riportati di seguito per aggiornare il codice, i job, i set di dati e i modelli esistenti da AutoML Text a Gemini.

  1. Scopri le principali differenze tra Gemini e il testo AutoML su Gemini per gli utenti del testo AutoML.

  2. Controlla eventuali potenziali variazioni di prezzo (consulta Prezzi della migrazione a Gemini).

  3. Fai l'inventario dei tuoi progetti, codici, job, set di dati, modelli e utenti di Google Cloud con accesso al testo di AutoML. Utilizza queste informazioni per determinare le risorse di cui eseguire la migrazione e assicurarti che gli utenti corretti abbiano accesso alle risorse di cui è stata eseguita la migrazione.

  4. Esamina le eventuali modifiche ai ruoli IAM, quindi aggiorna gli account di servizio e l'autenticazione per le tue risorse.

  5. Esegui la migrazione delle risorse utilizzando uno dei seguenti due metodi:

  6. Visualizza le località disponibile per Gemini.

  7. Identifica l'utilizzo delle API di testo AutoML per determinare quali delle tue applicazioni le utilizzano e per identificare le chiamate ai metodi di cui vuoi eseguire la migrazione.

  8. Aggiorna le applicazioni e i flussi di lavoro per utilizzare Gemini.

  9. Pianifica il monitoraggio della quota delle richieste. Consulta la sezione Quote e limiti.

Prezzi della migrazione a Gemini

La migrazione è gratuita. Dopo la migrazione, le risorse legacy sono ancora disponibili per l'uso nel testo di AutoML fino alla chiusura del servizio a giugno 2025. Per evitare costi non necessari, arresta o elimina le risorse legacy dopo aver verificato che la migrazione degli oggetti sia andata a buon fine.

Prezzi di Gemini rispetto ai prezzi di AutoML Text

I prezzi di Gemini sono generalmente più bassi rispetto alle attività equivalenti in Text AutoML. I prezzi di Gemini dipendono dall'utilizzo del modello solo per l'ingegneria dei prompt, solo per la messa a punto o per una combinazione di entrambi. Per ulteriori informazioni, puoi confrontare i prezzi di AutoML Text con i prezzi di Gemini.

Per i modelli di estrazione di entità, tieni presente che l'output dell'erogazione del modello potrebbe essere superiore in quanto si tratta dei dati strutturati completi.

Identificare l'utilizzo delle API di testo AutoML

Puoi determinare quali delle tue applicazioni utilizzano le API AutoML, nonché i metodi che utilizzano. Utilizza queste informazioni per stabilire se è necessario eseguire la migrazione di queste chiamate API a Gemini:

Gestire le modifiche ai ruoli e alle autorizzazioni IAM

Vertex AI fornisce i seguenti ruoli IAM (Identity and Access Management):

  • aiplatform.admin
  • aiplatform.user
  • aiplatform.viewer

L'utilizzo dei set di dati Vertex AI non è più necessario. I dati per il perfezionamento in Gemini possono essere archiviati solo in Cloud Storage.

Per saperne di più sui ruoli IAM, consulta Controllo dell'accesso.

Passaggi successivi