Eseguire la migrazione da Gemini su Google AI a Vertex AI

Se non hai mai utilizzato Gemini, le guide rapide rappresentano il modo più rapido per iniziare.

Tuttavia, con la maturazione delle tue soluzioni di IA generativa, potresti aver bisogno di una piattaforma per creare e implementare soluzioni e applicazioni di IA generativa end-to-end. Google Cloud fornisce un ecosistema completo di strumenti per consentire agli sviluppatori di sfruttare la potenza dell'IA generativa, dalle fasi iniziali di sviluppo delle app al loro deployment, all'hosting e alla gestione di dati complessi su larga scala.

La piattaforma Vertex AI di Google Cloud offre una suite di strumenti MLOps che semplificano l'utilizzo, il deployment e il monitoraggio dei modelli di IA per garantire efficienza e affidabilità. Inoltre, le integrazioni con database, strumenti DevOps, logging, monitoraggio e IAM forniscono un approccio olistico per gestire l'intero ciclo di vita dell'IA generativa.

Casi d'uso comuni per le offerte Google Cloud

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso comuni adatti alle offerte di Google Cloud.

Differenze tra Google AI e Vertex AI

La seguente tabella riassume le principali differenze tra Google AI e Vertex AI per aiutarti a decidi quale opzione è più adatta al tuo caso d'uso:

Funzionalità API Gemini dell'IA di Google API Gemini di Vertex AI
Modelli Gemini Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision (deprecato) Gemini 1.5 Flash, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.0 Ultra, Gemini 1.0 Ultra Vision
Registrati Account Google Account Google Cloud (con contratto e fatturazione)
Autenticazione Chiave API Account di servizio Google Cloud
Playground dell'interfaccia utente Google AI Studio Vertex AI Studio
API e SDK SDK server e client mobile/web
  • Server: Python, Node.js, Go, Dart
  • Client web/mobile: Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
 SDK server e client mobile/web
  • Server: Python, Node.js, Go, Java
  • Client web/mobile (tramite Vertex AI per Firebase): Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
Utilizzo senza costi di API e SDK Sì, se applicabile Credito Google Cloud di 300 $ per i nuovi utenti
Quota (richieste al minuto) Varia in base al modello e al piano tariffario (consulta le informazioni dettagliate) Varia in base al modello e alla regione (leggi le informazioni dettagliate)
Supporto per le aziende No Chiave di crittografia del cliente
Virtual Private Cloud
Residenza dei dati
Trasparenza degli accessi
Infrastruttura scalabile per l'hosting di applicazioni
Database e archiviazione dati
MLOps No MLOps completo su Vertex AI (ad es. valutazione dei modelli, monitoraggio dei modelli, Model Registry)

Esegui migrazione a Vertex AI

Questa sezione mostra come eseguire la migrazione da Gemini su Google AI a Vertex AI.

Considerazioni durante la migrazione

Durante la migrazione, considera quanto segue:

  • Puoi utilizzare il tuo progetto Google Cloud esistente (lo stesso utilizzato per generare la chiave API) o creare un nuovo progetto Google Cloud.

  • Le regioni supportate potrebbero variare tra Google AI Studio e Vertex AI. Consulta l'elenco delle regioni supportate per l'IA generativa su Google Cloud.

  • Tutti i modelli creati in Google AI Studio devono essere riaddestrati Vertex AI.

Iniziare a utilizzare Vertex AI Studio

Il processo che segui per eseguire la migrazione a Vertex AI è diverso, a seconda se hai già un account Google Cloud o non hai mai utilizzato Google Cloud.

Per scoprire come eseguire la migrazione a Vertex AI, fai clic su una delle seguenti schede, a seconda dello stato del tuo account Google Cloud:

Utilizzi già Google Cloud

  1. Accedi a Google AI Studio.

  2. Nella parte inferiore del riquadro di navigazione a sinistra, fai clic su Crea con Vertex AI su Google Cloud.

    Viene visualizzata la pagina Prova Vertex AI e Google Cloud gratuitamente.

  3. Fai clic su Accetta e continua.

    Viene visualizzata la finestra di dialogo Inizia a utilizzare Vertex AI Studio.

  4. Per abilitare le API necessarie per eseguire Vertex AI, fai clic su Accetta e Continua.

    Viene visualizzata la console Vertex AI. Per scoprire come eseguire la migrazione dei dati da Google AI Studio, consulta Eseguire la migrazione dei prompt.

Non hai mai utilizzato Google Cloud

  1. Accedi a Google AI Studio.

  2. Nella parte inferiore del riquadro di navigazione a sinistra, fai clic su Crea con Vertex AI su Google Cloud.

    Si apre la pagina Crea un account per iniziare a utilizzare Google Cloud.

  3. Fai clic su Accetta e continua.

    Viene visualizzata la pagina Conferma la tua identità.

  4. Fai clic su Inizia gratis.

    Viene visualizzata la finestra di dialogo Inizia a utilizzare Vertex AI Studio.

  5. Per abilitare le API necessarie per eseguire Vertex AI, fai clic su Accetta e Continua.

  6. (Facoltativo) Per scoprire come eseguire la migrazione dei tuoi dati da Google AI Studio, consulta Prompt in questa pagina Esegui la migrazione dei prompt.

Python: esegui la migrazione all'API Gemini di Vertex AI

Le sezioni seguenti mostrano snippet di codice per aiutarti a eseguire la migrazione del codice Python in modo da utilizzare l'API Vertex AI Gemini.

Configurazione dell'SDK Python per Vertex AI

Su Vertex AI non è necessaria una chiave API. Gemini su Vertex AI viene gestito tramite l'accesso IAM, che controlla l'autorizzazione di un utente, un gruppo o un account di servizio per chiamare l'API Gemini tramite l'SDK Vertex AI.

Sebbene ci siano molti modi per l'autenticazione, il metodo più semplice per l'autenticazione in un ambiente di sviluppo è installa Google Cloud CLI quindi utilizza le tue credenziali utente accedi all'interfaccia a riga di comando.

Per effettuare chiamate di inferenza a Vertex AI, devi anche assicurarti che il tuo account utente o di servizio abbia il ruolo Utente Vertex AI.

Esempio di codice per installare il client

Google AI Vertex AI 
# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY="API_KEY"
genai.configure(api_key=API_KEY)
        
# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-cloud-aiplatform

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Image

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REGION = "REGION"  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)

Esempio di codice per generare testo da un prompt di testo

Google AI Vertex AI 
model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        
model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.

Esempio di codice per generare testo da testo e immagine

Google AI Vertex AI 
import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = PIL.Image.open("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is this picture?", image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        
multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = Image.load_from_file("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is shown in this image?", image])

print(response.text) # A cat is shown in this picture.

Esempio di codice per generare una chat a turni multipli

Google AI Vertex AI 
model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        
model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)

Esegui la migrazione dei prompt a Vertex AI Studio

I dati dei prompt di Google AI Studio vengono salvati in una cartella di Google Drive. Questa sezione mostra come eseguire la migrazione dei prompt in Vertex AI Studio.

  1. Apri Google Drive.
  2. Vai alla cartella AI_Studio in cui sono archiviati i prompt. Posizione dei prompt in Google Drive

  3. Scarica i tuoi prompt da Google Drive in una directory locale.

  4. Apri Vertex AI Studio nella console Google Cloud.

  5. Nel menu Vertex AI, fai clic su Prompt salvati.

  6. Fai clic su Importa prompt.

  7. Nel campo File prompt, fai clic su Sfoglia e seleziona un prompt dalla directory locale.

    Per caricare le richieste in blocco, devi combinarle manualmente in un un singolo file JSON.

  8. Fai clic su Carica.

    I prompt vengono caricati nella scheda I miei prompt.

Carica i dati di addestramento in Vertex AI Studio

Per eseguire la migrazione dei dati di addestramento a Vertex AI, devi caricarli in un bucket Cloud Storage. Per ulteriori informazioni, vedi Introduzione all'ottimizzazione .

Elimina chiavi API inutilizzate

Se non hai più bisogno di utilizzare la chiave API Google AI Gemini, segui le best practice per la sicurezza ed eliminala.

Per eliminare una chiave API:

  1. Apri la pagina Credenziali API Google Cloud.

  2. Individua la chiave API che vuoi eliminare e fai clic sull'icona Azioni.

  3. Seleziona Elimina chiave API.

  4. Nella finestra modale Elimina credenziale, seleziona Elimina.

    L'eliminazione di una chiave API richiede alcuni minuti per la propagazione. Dopo il giorno viene completata la propagazione, qualsiasi traffico che utilizza la chiave API eliminata viene rifiutato.

Passaggi successivi