Migrar do Google AI Studio para a Vertex AI

À medida que seus aplicativos da API Gemini evoluem, talvez você precise de uma plataforma mais abrangente para criar e implantar aplicativos e soluções de IA generativa de ponta a ponta. A Vertex AI oferece um ecossistema abrangente de ferramentas para permitir que os desenvolvedores aproveitem o poder da IA generativa, desde os estágios iniciais de desenvolvimento de apps até a implantação e hospedagem de apps e o gerenciamento de dados complexos em escala.

Com a Vertex AI, você tem acesso a um conjunto de ferramentas de operações de machine learning (MLOps) para simplificar o uso, a implantação e o monitoramento de modelos de IA para eficiência e confiabilidade. Além disso, as integrações com bancos de dados, ferramentas de operações de desenvolvimento (DevOps), geração de registros, monitoramento e IAM oferecem uma abordagem abrangente para gerenciar todo o ciclo de vida da IA generativa.

Diferenças entre usar a API Gemini sozinha e a Vertex AI

A tabela a seguir resume as principais diferenças entre a API Gemini e a Vertex AI para ajudar você a decidir qual opção é adequada para seu caso de uso:

Recurso API Gemini Vertex AI
Nomes de endpoints generativelanguage.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
Inscreva-se Conta do Google Conta doGoogle Cloud (com contrato e faturamento de termos)
Autenticação Chave de API Conta de serviço doGoogle Cloud
Playground de interface do usuário o Google AI Studio; Vertex AI Studio
API e SDK SDKs de servidor e cliente para dispositivos móveis/Web
  • Servidor: Python, Node.js, Go, Dart, ABAP
  • Cliente para dispositivos móveis/Web: Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
 SDKs de servidor e cliente para dispositivos móveis/Web
  • Servidor: Python, Node.js, Go, Java, ABAP
  • Cliente para dispositivos móveis/Web (pela Vertex AI no Firebase): Android (Kotlin/Java), Swift, Web, Flutter
Uso sem custo da API e do SDK Sim, quando aplicável Crédito de US$ 300 Google Cloud para novos usuários
Cota (solicitações por minuto) Varia de acordo com o modelo e o plano de preços (consulte as informações detalhadas) Varia de acordo com o modelo e a região (consulte as informações detalhadas)
Suporte empresarial Não
  • Chave de criptografia do cliente
  • Nuvem privada virtual
  • Residência dos dados
  • Transparência no acesso
  • Infraestrutura escalonável para hospedagem de aplicativos
  • Bancos de dados e armazenamento de dados
MLOps Não MLOps completas na Vertex AI (exemplos: avaliação de modelo, monitoramento de modelos, registro de modelos)

Etapas da migração

As seções a seguir abordam as etapas necessárias para migrar seu código da API Gemini para a Vertex AI. Estas etapas pressupõem que você tem dados de comandos do Google AI Studio salvos no Google Drive.

Ao migrar para a Vertex AI:

  • É possível usar seu projeto atual do Google Cloud (o mesmo usado para gerar a chave de API do Gemini) ou criar um novo projeto doGoogle Cloud .
  • As regiões compatíveis podem ser diferentes entre a API Gemini e a Vertex AI. Confira a lista de regiões compatíveis com IA generativa no Google Cloud.
  • Todos os modelos criados no Google AI Studio precisam ser treinados novamente na Vertex AI.

1. Migrar seus comandos para o Vertex AI Studio

Os dados de comandos do Google AI Studio são salvos em uma pasta do Google Drive. Nesta seção, mostramos como migrar seus comandos para o Vertex AI Studio.

  1. Abra o Google Drive.
  2. Acesse a pasta AI_Studio em que os comandos estão armazenados. Localização das solicitações no Google Drive

  3. Baixe os comandos do Google Drive para um diretório local.

  4. Abra o Vertex AI Studio no console Google Cloud .

  5. No menu Vertex AI, clique em Recentes > Ver tudo para abrir o menu Gerenciamento de comandos.

  6. Clique em Importar comando.

  7. Ao lado do campo Arquivo de comandos, clique em Procurar e selecione um comando no seu diretório local.

    Para fazer upload em massa dos comandos, é necessário combinar manualmente os comandos em um único arquivo JSON.

  8. Clique em Fazer upload.

2. fazer upload de dados de treinamento para o Vertex AI Studio;

Para migrar seus dados de treinamento para a Vertex AI, faça upload deles para um bucket do Cloud Storage. Para mais informações, consulte Introdução ao ajuste .

3. Excluir chaves de API não usadas

Se você não precisar mais usar sua chave da API Gemini para a API Gemini Developer, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave.

Para excluir uma chave de API:

  1. Abra a página Credenciais da APIGoogle Cloud .

  2. Encontre a chave de API que você quer excluir e clique no ícone Ações.

  3. Selecione Excluir chave de API.

  4. No modal Excluir credencial, selecione Excluir.

    A remoção de uma chave de API leva alguns minutos para ser propagada. Após a conclusão da propagação, todo tráfego que usar a chave de API excluída será recusado.

A seguir