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'AI generativa.
I principali vantaggi di Gemini includono:
Rendimento migliorato: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più recenti, come Gemini Flash 1.5, dimostrano una migliore comprensione di una serie di attività di linguaggio naturale rispetto al modello di testo AutoML. Per maggiori informazioni, consulta la relazione tecnica disponibile pubblicamente del team Gemini.
Flessibilità: Gemini consente sia il prompting (adattamento rapido) sia il fine-tuning (personalizzazione più approfondita), soddisfacendo le diverse esigenze dei progetti. Questa flessibilità consente di eseguire rapidamente prototipazione, test e deployment utilizzando i prompt, con la possibilità di ottimizzare i pesi del modello Gemini per prestazioni ottimali in attività specifiche. Vertex AI offre opzioni di perfezionamento basate su console e SDK e API per il controllo programmatico.
Funzionalità multiscopo e multimodali: Gemini offre la possibilità di elaborare testo, immagini e altre modalità. Questo approccio consente l'utilizzo coerente di un singolo formato e modello in varie attività. Questa flessibilità consente di adattare facilmente il processo a diverse applicazioni, semplificando e accelerando gli sforzi 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 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 del servizio non appena diventano disponibili.
Passaggi consigliati per la migrazione a Gemini
Utilizza i seguenti passaggi consigliati per aggiornare il codice, i job, i set di dati e i modelli esistenti da AutoML Text a Gemini.
Scopri le principali differenze tra Gemini e AutoML Text all'indirizzo Gemini per gli utenti di AutoML Text.
Controlla eventuali modifiche ai prezzi (vedi Prezzi della migrazione di Gemini).
Fai l'inventario dei tuoi progetti, codice, job, set di dati, modelli e utenti con accesso ad AutoML Text. Google Cloud Utilizza queste informazioni per determinare le risorse da migrare e assicurarti che gli utenti corretti abbiano accesso alle risorse migrate.
Esamina eventuali modifiche ai ruoli IAM, quindi aggiorna i service account e l'autenticazione per le tue risorse.
Esegui la migrazione delle risorse utilizzando uno dei seguenti due metodi:
Visualizza le località disponibili per Gemini.
Identifica l'utilizzo delle API AutoML Text per determinare quali delle tue applicazioni le utilizzano e per identificare le chiamate ai metodi che vuoi migrare.
Aggiorna le tue applicazioni e i tuoi flussi di lavoro per utilizzare Gemini.
Pianifica il monitoraggio della quota di richieste. Consulta la sezione Quote e limiti.
Prezzi della migrazione di Gemini
La migrazione è gratuita. Dopo la migrazione, le risorse legacy sono ancora disponibili per l'uso in AutoML Text fino alla chiusura del servizio a giugno 2025. Per evitare costi inutili, arresta o elimina le risorse legacy dopo aver verificato che la migrazione degli oggetti è stata eseguita correttamente.
Confronto dei prezzi di Gemini con quelli di AutoML Text
I prezzi di Gemini sono generalmente più bassi rispetto alle attività equivalenti in AutoML Text. I prezzi di Gemini sono determinati dal fatto che tu stia utilizzando il modello solo per l'ingegneria dei prompt, solo per il fine-tuning 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 di pubblicazione del modello potrebbe essere superiore, in quanto l'output sono i dati strutturati completi.
Identificare l'utilizzo delle API AutoML Text
Puoi determinare quali delle tue applicazioni utilizzano le API AutoML, nonché quali metodi utilizzano. Utilizza queste informazioni per determinare se queste chiamate API devono essere migrate a Gemini:
Per ciascuno dei tuoi progetti, vai alla dashboard API e servizi per visualizzare un elenco delle API dei prodotti utilizzate dal progetto. Per saperne di più, consulta la sezione Monitoraggio dell'utilizzo delle API.
Se abilitati, puoi controllare gli audit log creati da AutoML Text nell'ambito di Cloud Audit Logs.
Per visualizzare l'utilizzo di metodi di testo AutoML specifici, vai alla pagina Metriche di testo AutoML.
Gestire le modifiche a ruoli e autorizzazioni IAM
Vertex AI fornisce i seguenti ruoli Identity and Access Management (IAM):
aiplatform.adminaiplatform.useraiplatform.viewer
L'utilizzo dei set di dati Vertex AI non è più obbligatorio. I dati per il fine-tuning in Gemini possono essere archiviati solo in Cloud Storage.
Per saperne di più sui ruoli IAM, consulta Controllo dell'accesso.
Passaggi successivi
Leggi Introduzione all'ottimizzazione in Gemini.
Consulta la sezione Gemini per gli utenti di AutoML Text per un confronto tra Gemini e AutoML Text.