Bermigrasi dari Google AI Studio ke Vertex AI

Seiring berkembangnya aplikasi Gemini API Anda, Anda mungkin mendapati bahwa Anda memerlukan platform yang lebih luas untuk membangun dan men-deploy aplikasi dan solusi AI generatif secara end-to-end. Vertex AI menyediakan ekosistem alat yang komprehensif untuk memungkinkan developer memanfaatkan kecanggihan AI generatif, mulai dari tahap awal pengembangan aplikasi hingga deployment aplikasi, hosting aplikasi, dan pengelolaan data kompleks dalam skala besar.

Dengan Vertex AI, Anda mendapatkan akses ke serangkaian alat Machine Learning Operations (MLOps) untuk menyederhanakan penggunaan, deployment, dan pemantauan model AI demi efisiensi dan keandalan. Selain itu, integrasi dengan database, alat Operasi Pengembangan (DevOps), logging, pemantauan, dan IAM menawarkan pendekatan komprehensif untuk mengelola seluruh siklus proses AI generatif.

Perbedaan antara penggunaan Gemini API secara mandiri dan Vertex AI

Tabel berikut merangkum perbedaan utama antara Gemini API dan Vertex AI untuk membantu Anda memutuskan opsi mana yang tepat untuk kasus penggunaan Anda:

Fitur Gemini API Vertex AI
Nama endpoint generativelanguage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
Daftar Akun Google Google Cloud akun (dengan perjanjian persyaratan dan penagihan)
Autentikasi Kunci API Google Cloud akun layanan
Ruang uji coba antarmuka pengguna Google AI Studio Vertex AI Studio
API & SDK SDK klien server dan seluler/web
  • Server: Python, Node.js, Go, Dart, ABAP
  • Klien Mobile/Web: Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
 SDK klien server dan seluler/web
  • Server: Python, Node.js, Go, Java, ABAP
  • Klien seluler/Web (melalui Vertex AI in Firebase): Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
Penggunaan API & SDK tanpa biaya Ya, jika berlaku Kredit Google Cloud $300 untuk pengguna baru
Kuota (permintaan per menit) Bervariasi berdasarkan model dan paket harga (lihat informasi mendetail) Bervariasi berdasarkan model dan wilayah (lihat informasi mendetail)
Dukungan untuk perusahaan Tidak
  • Kunci enkripsi pelanggan
  • Virtual private cloud
  • Residensi data
  • Transparansi akses
  • Infrastruktur yang skalabel untuk hosting aplikasi
  • Database dan penyimpanan data
MLOps Tidak MLOps lengkap di Vertex AI (contoh: evaluasi model, Pemantauan Model, Model Registry)

Langkah-langkah migrasi

Bagian berikut membahas langkah-langkah yang diperlukan untuk memigrasikan kode Gemini API ke Vertex AI. Langkah-langkah ini mengasumsikan bahwa Anda telah menyimpan data perintah dari Google AI Studio di Google Drive.

Saat bermigrasi ke Vertex AI:

  • Anda dapat menggunakan project Google Cloud yang sudah ada (project yang sama yang Anda gunakan untuk membuat kunci Gemini API) atau membuat projectGoogle Cloud baru.
  • Wilayah yang didukung mungkin berbeda antara Gemini API dan Vertex AI. Lihat daftar region yang didukung untuk AI generatif di Google Cloud.
  • Semua model yang Anda buat di Google AI Studio harus dilatih ulang di Vertex AI.

1. Memigrasikan perintah Anda ke Vertex AI Studio

Data perintah Google AI Studio Anda disimpan di folder Google Drive. Bagian ini menunjukkan cara memigrasikan perintah Anda ke Vertex AI Studio.

  1. Buka Google Drive.
  2. Buka folder AI_Studio tempat perintah disimpan. Lokasi perintah di Google Drive

  3. Download perintah Anda dari Google Drive ke direktori lokal.

  4. Buka Vertex AI Studio di konsol Google Cloud .

  5. Di menu Vertex AI, klik Recents > View all untuk membuka menu Prompt management.

  6. Klik Impor perintah.

  7. Di samping kolom File perintah, klik Telusuri, lalu pilih perintah dari direktori lokal Anda.

    Untuk mengupload perintah secara massal, Anda harus menggabungkan perintah secara manual ke dalam satu file JSON.

  8. Klik Upload.

2. Mengupload data pelatihan ke Vertex AI Studio

Untuk memigrasikan data pelatihan ke Vertex AI, Anda harus mengupload data ke bucket Cloud Storage. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pengantar penyesuaian .

3. Menghapus Kunci API yang tidak digunakan

Jika Anda tidak perlu lagi menggunakan kunci Gemini API untuk Gemini Developer API, ikuti praktik terbaik keamanan dan hapus kunci tersebut.

Cara menghapus kunci API:

  1. Buka halaman Google Cloud Kredensial API.

  2. Temukan kunci API yang ingin Anda hapus, lalu klik ikon Actions.

  3. Pilih Hapus kunci API.

  4. Di modal Delete credential, pilih Delete.

    Penghapusan kunci API memerlukan waktu beberapa menit untuk diterapkan. Setelah propagasi selesai, traffic yang menggunakan kunci API yang dihapus akan ditolak.

Langkah berikutnya