Migre do AutoML Text para o Gemini

O Gemini é uma família de modelos de IA generativa desenvolvidos pela Google que foi concebida para exemplos de utilização multimodal. Se nunca usou os modelos Gemini no Vertex AI, consulte a introdução à IA generativa.

Seguem-se algumas das principais vantagens do Gemini:

  • Desempenho melhorado: os modelos de linguagem (conteúdo extenso) (MDIs/CEs) mais recentes, como o Gemini Flash 1.5, demonstram uma melhor compreensão numa variedade de tarefas de linguagem natural do que o modelo de texto do AutoML. Para mais informações, consulte o relatório técnico disponível publicamente da equipa do Gemini.

  • Flexibilidade: o Gemini permite a utilização de comandos (adaptação rápida) e o ajuste preciso (personalização mais profunda), atendendo a diferentes necessidades do projeto. Esta flexibilidade permite a criação rápida de protótipos, testes e implementação através de comandos, com a opção de ajustar os pesos do modelo Gemini para um desempenho ideal em tarefas específicas. A Vertex AI oferece opções de ajuste preciso baseadas na consola, bem como opções de SDK e API para controlo programático.

  • Capacidades multimodais e multifunções: o Gemini oferece a capacidade de processar texto, imagens e outras modalidades. Esta abordagem permite uma utilização consistente de um único formato e modelo em várias tarefas. Esta flexibilidade permite que o processo seja facilmente adaptado a diferentes aplicações, simplificando e acelerando os esforços de desenvolvimento.

O Gemini suporta a maioria das funcionalidades disponíveis no AutoML Text. No entanto, existem diferenças, e as bibliotecas de cliente não suportam a compatibilidade com versões anteriores da integração do cliente. Por outras palavras, tem de planear a migração dos seus recursos para beneficiar das funcionalidades do Gemini.

Se estiver a planear um novo projeto, deve criar o seu código, tarefa, conjunto de dados ou modelo com o Gemini. Isto permite-lhe tirar partido das novas funcionalidades e das melhorias dos serviços à medida que ficam disponíveis.

Siga os passos recomendados abaixo para atualizar o código, as tarefas, os conjuntos de dados e os modelos existentes do AutoML Text para o Gemini.

  1. Leia sobre as principais diferenças entre o Gemini e o AutoML text em Gemini para utilizadores do AutoML text.

  2. Reveja potenciais alterações nos preços (consulte os preços da migração para o Gemini).

  3. Faça um inventário dos seus Google Cloud projetos, código, tarefas, conjuntos de dados, modelos e utilizadores com acesso ao AutoML Text. Use estas informações para determinar que recursos migrar e garantir que os utilizadores corretos têm acesso aos recursos migrados.

  4. Reveja as alterações às funções da IAM e, em seguida, atualize as contas de serviço e a autenticação dos seus recursos.

  5. Migre os seus recursos através de um destes dois métodos:

  6. Veja as localizações disponíveis para o Gemini.

  7. Identifique a utilização das APIs de texto do AutoML para ajudar a determinar qual das suas aplicações as usa e para identificar as chamadas de métodos que quer migrar.

  8. Atualize as suas aplicações e fluxos de trabalho para usar o Gemini.

  9. Planeie a monitorização da quota de pedidos. Consulte as quotas e os limites.

Preços da migração do Gemini

A migração é gratuita. Após a migração, os recursos antigos continuam disponíveis para utilização no AutoML Text até o serviço ser encerrado em junho de 2025. Para evitar custos desnecessários, encerre ou elimine os recursos antigos depois de verificar que os objetos foram migrados com êxito.

Preços do Gemini em comparação com os preços do AutoML Text

Geralmente, os preços do Gemini são mais baratos em comparação com tarefas equivalentes no AutoML text. O preço do Gemini é determinado consoante esteja a usar o modelo apenas para engenharia de comandos, apenas para ajuste fino ou uma combinação de ambos. Para mais informações, pode comparar os preços do AutoML Text com os preços do Gemini.

Para modelos de extração de entidades, considere que a saída de publicação do modelo pode ser superior, uma vez que a saída são os dados estruturados completos.

Identifique a utilização das APIs de texto do AutoML

Pode determinar quais das suas aplicações usam as APIs AutoML, bem como os métodos que estão a usar. Use estas informações para ajudar a determinar se estas chamadas API têm de ser migradas para o Gemini:

Faça a gestão das alterações às funções e autorizações do IAM

O Vertex AI fornece as seguintes funções de gestão de identidade e de acesso (IAM):

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

A utilização de conjuntos de dados do Vertex AI já não é necessária. Os dados para o ajuste preciso no Gemini só podem ser armazenados no Cloud Storage.

Para mais informações sobre as funções da IAM, consulte o artigo Controlo de acesso.

O que se segue?