Coba model Gemini 1.5, model multimodal terbaru kami di Vertex AI, dan lihat apa yang dapat Anda bangun dengan jendela konteks token 1 juta. Coba model Gemini 1.5, model multimodal terbaru kami di Vertex AI, dan lihat apa yang dapat Anda bangun dengan jendela konteks token sebesar 1 juta.

Pembuatan kode

Codey untuk Pembuatan Kode (code-bison) adalah nama model yang mendukung pembuatan kode. Ini adalah model dasar yang menghasilkan kode berdasarkan deskripsi natural language. Jenis konten yang dapat dibuat oleh Codey untuk Pembuatan Kode mencakup fungsi, halaman web, dan pengujian unit. Codey untuk Pembuatan Kode didukung oleh Codey API pembuatan kode. Codey API berada dalam kelompok PaLM API.

Untuk mempelajari model ini di konsol, lihat kartu model Codey untuk Pembuatan Kode di Model Garden.
<a{: class="button button-primary" l10n-attrs-original-order="href,target,class,track-name,track-type" l10n-encrypted-href="kDsq5VTi6ASK/vNFlrWmnltigmNHgUGOXn/QVSGplOi71dheYhG9dKuv3S+0ajmQkfzB9oP/Mo2x7xIe1klR5YSKTX7LV1jkkg0C2Ndofq2g0LY5rER9QL0JoE/A8FHO" target="console" track-name="consoleLink" track-type="tasks" }="">Go to the Model Garden</a{:>

Kasus penggunaan

Beberapa kasus penggunaan umum untuk pembuatan kode adalah:

Pengujian unit: Gunakan perintah untuk meminta pengujian unit untuk suatu fungsi.
Menulis fungsi: Teruskan masalah ke model untuk mendapatkan fungsi yang memecahkan masalah tersebut.
Membuat class: Gunakan perintah untuk menjelaskan tujuan class dan memiliki kode yang menentukan class yang ditampilkan.

Permintaan HTTP

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/code-bison:predict

Versi model

Untuk menggunakan versi model terbaru, tentukan nama model tanpa nomor versi, misalnya code-bison.

Untuk menggunakan versi model stabil, tentukan nomor versi model, misalnya code-bison@002. Setiap versi stabil tersedia selama enam bulan setelah tanggal rilis versi stabil berikutnya.

Tabel berikut berisi versi model stabil yang tersedia:

model code-bison	Tanggal rilis	Tanggal penghentian
kode-bison@002	6 Desember 2023	9 Oktober 2024
code-bison@001	29 Juni 2023	6 Juli 2024

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Versi dan siklus proses model.

Isi permintaan

{
  "instances": [
    { "prefix": string }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": number,
    "maxOutputTokens": integer,
    "candidateCount": integer,
    "stopSequences": [ string ]
    "logprobs": integer,
    "presencePenalty": float,
    "frequencyPenalty": float,
    "echo": boolean,
    "seed": integer
  }
}

Berikut adalah parameter untuk model pembuatan kode bernama code-bison. Model code-bison adalah salah satu model di Codey. Anda dapat menggunakan parameter ini untuk membantu mengoptimalkan prompt penyelesaian kode. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ringkasan model kode dan Membuat perintah untuk penyelesaian kode.

Parameter	Deskripsi	Nilai yang dapat diterima
`prefix` (wajib)	Untuk model kode, `prefix` mewakili awal bagian kode pemrograman yang bermakna atau perintah natural language yang menjelaskan kode yang akan dibuat.	String teks yang valid
`temperature`	Suhu digunakan untuk pengambilan sampel selama pembuatan respons. Suhu mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Suhu yang lebih rendah cocok untuk perintah yang memerlukan respons yang kurang terbuka atau kreatif, sedangkan suhu yang lebih tinggi dapat memberikan hasil yang lebih beragam atau kreatif. Suhu `0` berarti token probabilitas tertinggi selalu dipilih. Dalam hal ini, respons untuk perintah tertentu sebagian besar bersifat deterministik, tetapi sejumlah kecil variasi masih memungkinkan.	`0.0–1.0` `Default: 0.2`
`maxOutputTokens`	Jumlah maksimum token yang dapat dibuat dalam respons. Token terdiri dari sekitar empat karakter. 100 token setara dengan sekitar 60-80 kata. Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons yang lebih pendek dan nilai yang lebih tinggi untuk respons yang berpotensi lebih lama.	`1–2048` `Default: 1024`
`candidateCount` (opsional)	Jumlah variasi respons yang akan ditampilkan.	`1-4` `Default: 1`
`stopSequences` (opsional)	Menentukan daftar string yang memberi tahu model untuk berhenti menghasilkan teks jika salah satu string ditemukan dalam respons. Jika string muncul beberapa kali dalam respons, respons akan dipotong di tempatnya pertama kali ditemukan. String peka huruf besar/kecil. Misalnya, jika kode berikut adalah respons yang ditampilkan saat `stopSequences` tidak ditentukan: `public static string reverse(string myString)` Maka respons yang ditampilkan di mana `stopSequences` ditetapkan ke `["Str", "reverse"]` adalah: `public static string`	Daftar string
`logprobs` (opsional)	Menampilkan token kandidat `logprobs` teratas yang kemungkinan besar beserta probabilitas lognya pada setiap langkah pembuatan. Token yang dipilih dan probabilitas lognya di setiap langkah akan selalu ditampilkan. Token yang dipilih mungkin termasuk atau tidak termasuk dalam kandidat `logprobs` teratas.	`0-5`
`frequencyPenalty` (opsional)	Nilai positif akan berdampak terhadap token yang berulang kali muncul dalam teks yang dihasilkan, sehingga mengurangi kemungkinan pengulangan konten. Nilai yang dapat diterima adalah `-2.0`—`2.0`.	`Minimum value: -2.0 Maximum value: 2.0`
`presencePenalty` (opsional)	Nilai positif akan merugikan token yang sudah muncul dalam teks yang dihasilkan, sehingga meningkatkan kemungkinan menghasilkan konten yang lebih beragam. Nilai yang dapat diterima adalah `-2.0`—`2.0`.	`Minimum value: -2.0 Maximum value: 2.0`
`echo` (opsional)	Jika true (benar), perintah akan diulangi dalam teks yang dihasilkan.	`Optional`
`seed`	Decoder menghasilkan derau acak dengan generator angka acak semu, derau suhu * ditambahkan ke logits sebelum pengambilan sampel. Generator angka acak semu (prng) mengambil seed sebagai input, dan menghasilkan output yang sama dengan seed yang sama. Jika seed tidak ditetapkan, seed yang digunakan dalam decoder tidak akan bersifat determenistik, sehingga derau acak yang dihasilkan tidak akan deterministik. Jika seed ditetapkan, derau acak yang dihasilkan akan bersifat deterministik.	`Optional`

Permintaan sampel

REST

Untuk menguji prompt teks menggunakan Vertex AI API, kirim permintaan POST ke endpoint model penayang.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

PROJECT_ID: Project ID Anda.

Isi permintaan

Metode HTTP dan URL:

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/code-bison:predict

Isi JSON permintaan:

{
  "instances": [
    { "prefix": "PREFIX" }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "candidateCount": CANDIDATE_COUNT
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login, atau menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke CLI gcloud. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/code-bison:predict"

PowerShell

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke CLI gcloud dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login. Anda dapat memeriksa akun yang aktif saat ini dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/code-bison:predict" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip seperti contoh respons.

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Python API.

from vertexai.language_models import CodeGenerationModel

def generate_a_function(temperature: float = 0.5) -> object:
    """Example of using Codey for Code Generation to write a function."""

    # TODO developer - override these parameters as needed:
    parameters = {
        "temperature": temperature,  # Temperature controls the degree of randomness in token selection.
        "max_output_tokens": 256,  # Token limit determines the maximum amount of text output.
    }

    code_generation_model = CodeGenerationModel.from_pretrained("code-bison@001")
    response = code_generation_model.predict(
        prefix="Write a function that checks if a year is a leap year.", **parameters
    )

    print(f"Response from Model: {response.text}")

    return response

Node.js

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Node.js di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Node.js Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};
const publisher = 'google';
const model = 'code-bison@001';

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function callPredict() {
  // Configure the parent resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/publishers/${publisher}/models/${model}`;

  const prompt = {
    prefix: 'Write a function that checks if a year is a leap year.',
  };
  const instanceValue = helpers.toValue(prompt);
  const instances = [instanceValue];

  const parameter = {
    temperature: 0.5,
    maxOutputTokens: 256,
  };
  const parameters = helpers.toValue(parameter);

  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);
  console.log('Get code generation response');
  const predictions = response.predictions;
  console.log('\tPredictions :');
  for (const prediction of predictions) {
    console.log(`\t\tPrediction : ${JSON.stringify(prediction)}`);
  }
}

callPredict();

Java

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Java di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Java Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.


import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1beta1.PredictionServiceSettings;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class PredictCodeGenerationFunctionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace this variable before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Learn how to create prompts to work with a code model to generate code:
    // https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/code/code-generation-prompts
    String instance = "{ \"prefix\": \"Write a function that checks if a year is a leap year.\"}";
    String parameters = "{\n" + "  \"temperature\": 0.5,\n" + "  \"maxOutputTokens\": 256,\n" + "}";
    String location = "us-central1";
    String publisher = "google";
    String model = "code-bison@001";

    predictFunction(instance, parameters, project, location, publisher, model);
  }

  // Use Codey for Code Generation to generate a code function
  public static void predictFunction(
      String instance,
      String parameters,
      String project,
      String location,
      String publisher,
      String model)
      throws IOException {
    final String endpoint = String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location);
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {
      final EndpointName endpointName =
          EndpointName.ofProjectLocationPublisherModelName(project, location, publisher, model);

      Value instanceValue = stringToValue(instance);
      List<Value> instances = new ArrayList<>();
      instances.add(instanceValue);

      Value parameterValue = stringToValue(parameters);

      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instances, parameterValue);
      System.out.println("Predict Response");
      System.out.println(predictResponse);
    }
  }

  // Convert a Json string to a protobuf.Value
  static Value stringToValue(String value) throws InvalidProtocolBufferException {
    Value.Builder builder = Value.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(value, builder);
    return builder.build();
  }
}

Isi respons

{
  "predictions": [
    {
      "content": string,
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "startIndex": integer,
            "endIndex": integer,
            "url": string,
            "title": string,
            "license": string,
            "publicationDate": string
          }
        ]
      },
      "logprobs": {
        "tokenLogProbs": [ float ],
        "tokens": [ string ],
        "topLogProbs": [ { map<string, float> } ]
      },
      "safetyAttributes": {
        "categories": [ string ],
        "blocked": false,
        "scores": [ float ],
        "errors": [ int ]
      },
      "score": float
    }
  ]
}

Elemen respons	Deskripsi
`blocked`	Flag `boolean` yang terkait dengan atribut keamanan yang menunjukkan apakah input atau output model diblokir. Jika `blocked` adalah `true`, kolom `errors` dalam respons akan berisi satu atau beberapa kode error. Jika `blocked` adalah `false`, respons tidak akan menyertakan kolom `errors`.
`categories`	Daftar nama kategori atribut keamanan yang terkait dengan konten yang dihasilkan. Urutan skor dalam parameter `scores` sesuai dengan urutan kategori. Misalnya, skor pertama dalam parameter `scores` menunjukkan kemungkinan respons melanggar kategori pertama dalam daftar `categories`.
`citationMetadata`	Elemen yang berisi array kutipan.
`citations`	Array kutipan. Setiap kutipan memuat metadatanya.
`content`	Hasil yang dihasilkan oleh model menggunakan teks input.
`endIndex`	Bilangan bulat yang menentukan tempat kutipan diakhiri dalam `content`.
`errors`	Array kode error. Kolom respons `errors` disertakan dalam respons hanya jika kolom `blocked` dalam respons adalah `true`. Untuk informasi tentang memahami kode error, lihat Error keamanan.
`license`	Lisensi yang terkait dengan kutipan.
`publicationDate`	Tanggal penerbitan kutipan. Formatnya yang valid adalah `YYYY`, `YYYY-MM`, dan `YYYY-MM-DD`.
`safetyAttributes`	Array atribut keamanan. Array berisi satu atribut keamanan untuk setiap kandidat respons.
`score`	Nilai `float` yang kurang dari nol. Makin tinggi nilai untuk `score`, makin besar keyakinan model terhadap responsnya.
`startIndex`	Bilangan bulat yang menentukan tempat kutipan dimulai dalam konten.
`title`	Judul sumber kutipan. Contoh judul sumber mungkin dari artikel berita atau buku.
`url`	URL sumber kutipan. Contoh sumber URL dapat berupa situs berita atau repositori GitHub.
`tokens`	Token yang diambil sampelnya.
`tokenLogProbs`	Probabilitas log token yang diambil sampelnya.
`topLogProbs`	Token kandidat yang paling mungkin dan probabilitas lognya di setiap langkah.
`logprobs`	Hasil parameter `logprobs`. Pemetaan 1-1 ke `kandidat`.

Contoh respons

{
  "predictions":[
    {
      "citationMetadata": {
        "citations": [ ]
      },
      "safetyAttributes": {
        "scores": [ ],
        "categories": [ ],
        "blocked": false
      },
      "content": "CONTENT",
      "score": -1.1161688566207886
    }
  ]
}

Streaming respons dari model AI Generatif

Parameternya sama untuk permintaan streaming dan non-streaming ke API.

Untuk melihat contoh permintaan dan respons kode menggunakan REST API, lihat Contoh menggunakan REST API streaming.

Untuk melihat contoh permintaan dan respons kode menggunakan Vertex AI SDK untuk Python, lihat Contoh penggunaan Vertex AI SDK untuk Python untuk streaming.