Générer du contenu avec l'API Gemini

Utilisez generateContent ou streamGenerateContent pour générer du contenu avec Gemini.

La famille de modèles Gemini inclut des modèles qui fonctionnent avec des requêtes multimodales. Le terme multimodal indique que vous pouvez utiliser plusieurs modalités (ou types d'entrée) dans une requête. Les modèles qui ne sont pas multimodaux n'acceptent que des requêtes textuelles. Les modalités peuvent inclure du texte, de l'audio, de la vidéo, etc…

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Après avoir créé votre compte, utilisez ce document pour examiner le corps de la requête du modèle Gemini, les paramètres du modèle, le corps de la réponse et quelques exemples de requêtes.

Lorsque vous êtes prêt, consultez le guide de démarrage rapide de l'API Vertex AI pour Gemini pour apprendre à envoyer une requête à l'API Vertex AI Gemini à l'aide d'un SDK de langage de programmation ou de l'API REST.

Modèles compatibles

Modèle	Version
Gemini 1.5 Flash	gemini-1.5-flash-001 gemini-1.5-flash-002
Gemini 1.5 Pro	gemini-1.5-pro-001 gemini-1.5-pro-002
Gemini 1.0 Pro Vision	gemini-1.0-pro-001 gemini-1.0-pro-vision-001
Gemini 1.0 Pro	gemini-1.0-pro gemini-1.0-pro-001 gemini-1.0-pro-002

Remarque : L'ajout d'un grand nombre d'images à une requête augmente la latence de réponse.

Exemple de syntaxe

Syntaxe permettant de générer une réponse du modèle.

Sans streaming

curl

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \

https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
-d '{
  "contents": [{
    ...
  }],
  "generationConfig": {
    ...
  },
  "safetySettings": {
    ...
  }
  ...
}'

Python

gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID)
generation_config = GenerationConfig(...)

model_response = gemini_model.generate_content([...], generation_config, safety_settings={...})

Streaming

curl

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent \
  -d '{
    "contents": [{
      ...
    }],
    "generationConfig": {
      ...
    },
    "safetySettings": {
      ...
    }
    ...
  }'

Python

gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID)
model_response = gemini_model.generate_content([...], generation_config, safety_settings={...}, stream=True)

Liste des paramètres

Consultez des exemples pour en savoir plus sur l'implémentation.

Corps de la requête

{
  "cachedContent": string,
  "contents": [
    {
      "role": string,
      "parts": [
        {
          // Union field data can be only one of the following:
          "text": string,
          "inlineData": {
            "mimeType": string,
            "data": string
          },
          "fileData": {
            "mimeType": string,
            "fileUri": string
          },
          // End of list of possible types for union field data.

          "videoMetadata": {
            "startOffset": {
              "seconds": integer,
              "nanos": integer
            },
            "endOffset": {
              "seconds": integer,
              "nanos": integer
            }
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "systemInstruction": {
    "role": string,
    "parts": [
      {
        "text": string
      }
    ]
  },
  "tools": [
    {
      "functionDeclarations": [
        {
          "name": string,
          "description": string,
          "parameters": {
            object (OpenAPI Object Schema)
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "safetySettings": [
    {
      "category": enum (HarmCategory),
      "threshold": enum (HarmBlockThreshold)
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": number,
    "topP": number,
    "topK": number,
    "candidateCount": integer,
    "maxOutputTokens": integer,
    "presencePenalty": float,
    "frequencyPenalty": float,
    "stopSequences": [
      string
    ],
    "responseMimeType": string,
    "responseSchema": schema,
    "seed": integer
  },
  "labels": {
    string: string
  }
}

Le corps de la requête contient des données avec les paramètres suivants :

Paramètres
cachedContent	Facultatif : CachedContent. Contenu mis en cache. Vous pouvez utiliser du contenu mis en cache dans les requêtes incluant du contenu répété.
contents	Requis : Content Contenu de la conversation en cours avec le modèle. Pour les requêtes à un seul tour, il s'agit d'une instance unique. Pour les requêtes multitours, il s'agit d'un champ répété contenant l'historique de la conversation et la dernière requête.
systemInstruction	Facultatif : Content. Disponible pour gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro et gemini-1.0-pro-002. Instructions permettant au modèle de l'orienter vers de meilleures performances. Par exemple, "répondez de manière aussi concise que possible" ou "N'utilisez pas de termes techniques dans votre réponse". Les chaînes text sont comptabilisées dans la limite de jetons. Le champ role de systemInstruction est ignoré et n'affecte pas les performances du modèle. Remarque : Seul text doit être utilisé dans parts, et le contenu de chaque part doit figurer dans un paragraphe distinct.
tools	Facultatif. Morceau de code qui permet au système d'interagir avec des systèmes externes pour effectuer une action ou un ensemble d'actions en dehors du champ d'application et des connaissances du modèle. Consultez la section Appel de fonction.
toolConfig	Facultatif. Consultez la section Appel de fonction.
safetySettings	Facultatif : SafetySetting. Paramètres de requête définis pour le blocage du contenu non sécurisé. Appliqué le GenerateContentResponse.candidates.
generationConfig	Facultatif : GenerationConfig. Paramètres de configuration de génération.
labels	Facultatif : string. Métadonnées que vous pouvez ajouter à l'appel d'API sous la forme de paires clé-valeur.

contents

Type de données structurées de base comportant un contenu en plusieurs parties d'un message.

Cette classe comprend deux propriétés principales : role et parts. La propriété role indique l'individu qui produit le contenu, tandis que la propriété parts contient plusieurs éléments, chacun représentant un segment de données au sein d'un message.

Paramètres
role	Facultatif : string. Identité de l'entité qui crée le message. Les valeurs suivantes sont acceptées : user : indique que le message est envoyé par une personne réelle, généralement un message généré par un utilisateur. model : indique que le message est généré par le modèle. La valeur model permet d'insérer des messages du modèle dans la conversation lors de conversations multitours. Pour les conversations non multitours, ce champ peut être vide ou non défini.
parts	Part Une liste de parties ordonnées qui composent un seul message. Chaque partie peut avoir des types MIME IANA différents. Pour connaître les limites concernant les entrées, telles que le nombre maximal de jetons ou d'images, consultez les spécifications du modèle sur la page Modèles Google. Pour calculer le nombre de jetons dans votre requête, consultez Obtenir le nombre de jetons.

parts

Type de données contenant du contenu multimédia faisant partie d'un message Content en plusieurs parties.

Paramètres
text	Facultatif : string. Requête de texte ou extrait de code.
inlineData	Facultatif : Blob. Données intégrées dans des octets bruts. Pour gemini-1.0-pro-vision, vous pouvez spécifier une image au maximum avec inlineData. Pour spécifier jusqu'à 16 images, utilisez fileData.
fileData	Facultatif : fileData. Données stockées dans un fichier.
functionCall	Facultatif : FunctionCall. Il contient une chaîne représentant le champ FunctionDeclaration.name et un objet JSON structuré contenant tous les paramètres de l'appel de fonction prédit par le modèle. Consultez la section Appel de fonction.
functionResponse	Facultatif : FunctionResponse. Résultat d'une FunctionCall contenant une chaîne représentant le champ FunctionDeclaration.name et un objet JSON structuré contenant tout résultat de l'appel de fonction. Il sert de contexte au modèle. Consultez la section Appel de fonction.
videoMetadata	Facultatif : VideoMetadata. Pour les entrées vidéo, le décalage de début et de fin de la vidéo sous forme de durée. Par exemple, pour spécifier un extrait de 10 secondes commençant à 1:00, définissez "startOffset": { "seconds": 60 } et "endOffset": { "seconds": 70 }. Vous ne devez spécifier les métadonnées que lorsque les données vidéo sont présentées dans inlineData ou fileData.

blob

Blob de contenu. Si possible, envoyez le message sous forme de texte plutôt que d'octets bruts.

Paramètres
mimeType	string Type de contenu du fichier spécifié dans les champs data ou fileUri. Les valeurs acceptées incluent les suivantes : Cliquer pour développer les types MIME application/pdf audio/mpeg audio/mp3 audio/wav image/png image/jpeg image/webp text/plain video/mov video/mpeg video/mp4 video/mpg video/avi video/wmv video/mpegps video/flv Pour gemini-1.0-pro-vision, la durée maximale de la vidéo est de deux minutes. Pour Gemini 1.5 Pro et Gemini 1.5 Flash, la durée maximale d'un fichier audio est de 8,4 heures et la durée maximale d'un fichier vidéo (sans audio) est d'une heure. Pour en savoir plus, consultez la section Exigences multimédias pour Gemini 1.5 Pro. Les fichiers texte doivent être encodés au format UTF-8. Le contenu du fichier texte est comptabilisé dans la limite du jeton. Aucune limite ne s'applique à la résolution d'image.
data	bytes Encodage base64 de l'image ou de la vidéo à intégrer à la requête. Lorsque vous intégrez du contenu multimédia, vous devez également spécifier le type de contenu multimédia (mimeType) des données. Limite de taille : 20 Mo.

CachedContent

Permet d'effectuer la mise à jour lorsqu'un cache de contexte expire. Vous devez spécifier ttl ou expireTime lorsque vous mettez à jour CachedContent, mais vous ne pouvez pas spécifier les deux. Pour en savoir plus, consultez Utiliser la mise en cache de contexte.

Paramètres
ttl	TTL Permet de spécifier le nombre de secondes et de nanoseconds après la création ou la mise à jour d'un cache de contexte avant son expiration.
expireTime	Timestamp Code temporel indiquant l'expiration d'un cache de contexte.

TTL

Durée ou valeur TTL d'un cache de contexte après sa création ou sa mise à jour, avant son expiration.

Paramètres
seconds	float Composant en secondes de la durée avant l'expiration d'un cache de contexte après sa création. La valeur par défaut est de 3 600 secondes.
nano	Facultatif : float. Composant en nanosecondes de la durée avant l'expiration d'un cache de contexte après sa création.

FileData

URI ou données d'URL Web.

Paramètres
mimeType	string Type MIME IANA des données.
fileUri	string L'URI ou URL du fichier à inclure dans la requête. Les valeurs acceptées sont les suivantes : URI du bucket Cloud Storage : l'objet doit être lisible publiquement ou se trouver dans le même projet Google Cloud que celui qui envoie la requête. URL HTTP : l'URL du fichier doit être lisible publiquement. Vous pouvez spécifier un fichier vidéo et jusqu'à 10 fichiers image par requête. Les fichiers audio et les documents ne doivent pas dépasser 15 Mo. URL de la vidéo YouTube : la vidéo YouTube doit appartenir au compte que vous avez utilisé pour vous connecter à la console Google Cloud ou être publique. Une seule URL de vidéo YouTube est acceptée par requête. Lorsque vous spécifiez un fileURI, vous devez également spécifier le type de contenu (mimeType) du fichier. La taille limite pour gemini-1.5-pro et gemini-1.5-flash est de 2 Go. Pour gemini-1.0-pro-vision, la taille maximale est de 20 Mo.

functionCall

Une valeur functionCall prédite renvoyée par le modèle et qui contient une chaîne représentant le functionDeclaration.name et un objet JSON structuré contenant les paramètres et leurs valeurs.

Paramètres
name	string Nom de la fonction à appeler.
args	Struct Paramètres et valeurs de la fonction au format d'objet JSON. Pour en savoir plus sur les paramètres, consultez la page Appel de fonction.

functionResponse

Résultat d'une transformation FunctionCall contenant une chaîne représentant le FunctionDeclaration.name. Contient également un objet JSON structuré avec la sortie de la fonction (et l'utilise comme contexte pour le modèle). Doit contenir le résultat d'une opération FunctionCall effectuée en fonction de la prédiction du modèle.

Paramètres
name	string Nom de la fonction à appeler.
response	Struct Réponse de la fonction au format d'objet JSON.

videoMetadata

Métadonnées décrivant le contenu vidéo d'entrée.

Paramètres
startOffset	Facultatif : google.protobuf.Duration. Décalage de début de la vidéo
endOffset	Facultatif : google.protobuf.Duration. Décalage de fin de la vidéo

safetySetting

Paramètres de sécurité

Paramètres
category	Facultatif : HarmCategory. Catégorie de sécurité pour laquelle configurer un seuil. Les valeurs acceptées incluent les suivantes : Cliquer pour développer les catégories de sécurité HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH HARM_CATEGORY_HARASSMENT HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
threshold	Facultatif : HarmBlockThreshold. Seuil de blocage des réponses susceptibles d'appartenir à la catégorie de sécurité spécifiée en fonction de la probabilité. OFF BLOCK_NONE BLOCK_LOW_AND_ABOVE BLOCK_MED_AND_ABOVE BLOCK_ONLY_HIGH
method	Facultatif : HarmBlockMethod. Indiquez si le seuil est utilisé pour le score de probabilité ou de gravité. Si cette valeur n'est pas spécifiée, le seuil est utilisé pour le score de probabilité.

harmCategory

Catégories de préjudice qui bloquent le contenu.

Paramètres
HARM_CATEGORY_UNSPECIFIED	La catégorie de préjudice n'est pas spécifiée.
HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH	La catégorie de préjudice est l'incitation à la haine.
HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT	La catégorie de préjudice est le contenu dangereux.
HARM_CATEGORY_HARASSMENT	La catégorie de préjudice est le harcèlement.
HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT	La catégorie de préjudice est le contenu à caractère sexuel explicite.

harmBlockThreshold

Niveaux de seuil de probabilité utilisés pour bloquer une réponse.

Paramètres
HARM_BLOCK_THRESHOLD_UNSPECIFIED	Seuil de blocage de préjudice non spécifié.
BLOCK_LOW_AND_ABOVE	Bloquer les seuils faibles et supérieurs (augmenter le nombre de blocages).
BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE	Bloquer les seuils moyens et supérieurs.
BLOCK_ONLY_HIGH	Bloquer uniquement les seuils élevés (réduire le nombre de blocage).
BLOCK_NONE	Ne rien bloquer.
OFF	Désactive la sécurité si toutes les catégories sont désactivées

harmBlockMethod

Seuil de probabilité qui bloque une réponse en fonction d'une combinaison de probabilité et de gravité.

Paramètres
HARM_BLOCK_METHOD_UNSPECIFIED	La méthode de blocage de préjudice n'est pas spécifiée.
SEVERITY	La méthode de blocage de préjudice utilise à la fois des scores de probabilité et de gravité.
PROBABILITY	La méthode de blocage de préjudice utilise le score de probabilité.

generationConfig

Paramètres de configuration utilisés lors de la génération de la requête.

Paramètres
temperature	Facultatif : float. La température est utilisée pour l'échantillonnage pendant la génération des réponses, qui se produit lorsque topP et topK sont appliqués. La température permet de contrôler le degré de hasard dans la sélection des jetons. Les températures inférieures sont idéales pour les requêtes qui nécessitent une réponse moins ouverte ou créative, tandis que des températures plus élevées peuvent conduire à des résultats plus diversifiés ou créatifs. Une température de 0 signifie que les jetons de probabilité les plus élevés sont toujours sélectionnés. Dans ce cas, les réponses pour une requête donnée sont principalement déterministes, mais une petite quantité de variation est toujours possible. Si le modèle renvoie une réponse trop générique ou trop courte, ou s'il renvoie une réponse de remplacement, essayez d'augmenter la température. Plage pour gemini-1.5-flash : 0.0 - 2.0 (par défaut : 1.0) Plage pour gemini-1.5-pro : 0.0 - 2.0 (par défaut : 1.0) Plage pour gemini-1.0-pro-vision : 0.0 - 1.0 (par défaut : 0.4) Plage pour gemini-1.0-pro-002 : 0.0 - 2.0 (par défaut : 1.0) Plage pour gemini-1.0-pro-001 : 0.0 - 1.0 (par défaut : 0.9)
topP	Facultatif : float. Si spécifié, l'échantillonnage du noyau est utilisé. Top-P modifie la façon dont le modèle sélectionne les jetons pour la sortie. Les jetons sont sélectionnés en partant de la probabilité la plus forte (voir top-K) à la plus basse, jusqu'à ce que la somme de leurs probabilités soit égale à la valeur top-P. Par exemple, si les jetons A, B et C ont une probabilité de 0,3, 0,2 et 0,1 et que la valeur de top-P est 0.5, le modèle sélectionne A ou B comme jeton suivant à l'aide de la température et exclut le jeton C comme candidat. Spécifiez une valeur inférieure pour obtenir des réponses moins aléatoires et une valeur supérieure pour des réponses plus aléatoires. Plage : 0.0 - 1.0 Valeur par défaut pour gemini-1.5-flash : 0.95 Valeur par défaut pour gemini-1.5-pro : 0.95 Valeur par défaut pour gemini-1.0-pro : 1.0 Valeur par défaut pour gemini-1.0-pro-vision : 1.0
topK	Facultatif : Top-K modifie la façon dont le modèle sélectionne les jetons pour la sortie. Un top-K de 1 signifie que le prochain jeton sélectionné est le plus probable parmi tous les jetons du vocabulaire du modèle (également appelé décodage gourmand), tandis qu'un top-K de 3 signifie que le jeton suivant est sélectionné parmi les trois jetons les plus probables en utilisant la température. Pour chaque étape de sélection des jetons, les jetons top-K ayant les plus fortes probabilités sont échantillonnés. Les jetons sont ensuite filtrés en fonction du top-P, puis le jeton final est sélectionné à l'aide de l'échantillonnage de température. Spécifiez une valeur inférieure pour obtenir des réponses moins aléatoires et une valeur supérieure pour des réponses plus aléatoires. Plage : 1-40 Compatible uniquement avec gemini-1.0-pro-vision. Valeur par défaut pour gemini-1.0-pro-vision : 32
candidateCount	Facultatif : int. Nombre de variantes de réponse à renvoyer. Pour chaque requête, vous êtes facturé pour les jetons de sortie de tous les candidats, mais vous ne payez qu'une seule fois pour les jetons d'entrée. La spécification de plusieurs candidats est une fonctionnalité bêta qui fonctionne avec generateContent (streamGenerateContent n'est pas disponible). Les modèles suivants sont compatibles : Gemini 1.5 Flash : 1-8 (par défaut : 1) Gemini 1.5 Pro : 1-8 (par défaut : 1)
maxOutputTokens	Facultatif : int Nombre maximal de jetons pouvant être générés dans la réponse. Un jeton correspond environ à quatre caractères. 100 jetons correspondent à environ 60-80 mots. Spécifiez une valeur inférieure pour obtenir des réponses plus courtes et une valeur supérieure pour des réponses potentiellement plus longues.
stopSequences	Facultatif : List[string]. Spécifie une liste de chaînes qui indiquent au modèle d'arrêter de générer du texte si l'une des chaînes est détectée dans la réponse. Si une chaîne apparaît plusieurs fois dans la réponse, celle-ci effectue une troncation lors de la première rencontre. Les chaînes sont sensibles à la casse. Par exemple, si la réponse suivante est renvoyée lorsque stopSequences n'est pas spécifié : public static string reverse(string myString) La réponse renvoyée avec stopSequences défini sur ["Str", "reverse"] est alors la suivante : public static string La liste ne peut pas contenir plus de cinq éléments.
presencePenalty	Facultatif : float. Pénalités positives. Les valeurs positives pénalisent les jetons qui apparaissent déjà dans le texte généré, ce qui augmente la probabilité de générer un contenu plus diversifié. La valeur maximale de presencePenalty est inférieure à 2.0. Sa valeur minimale est -2.0. Compatible avec gemini-1.5-pro et gemini-1.5-flash uniquement.
frequencyPenalty	Facultatif : float. Les valeurs positives pénalisent les jetons qui apparaissent de manière répétée dans le texte généré, ce qui réduit la probabilité de répétition du contenu. Cette valeur maximale pour frequencyPenalty est inférieure à 2.0. Sa valeur minimale est -2.0. Compatible avec gemini-1.5-pro et gemini-1.5-flash uniquement.
responseMimeType	Facultatif : string (enum). Disponible pour les modèles suivants : gemini-1.5-pro gemini-1.5-flash Type MIME de la réponse de sortie du texte candidat généré. Les types MIME suivants sont acceptés : application/json : réponse JSON dans les candidats. text/plain (par défaut) : sortie en texte brut. text/x.enum : pour les tâches de classification, affichez une valeur d'énumération telle que définie dans le schéma de réponse. Spécifiez le type de réponse approprié pour éviter les comportements inattendus. Par exemple, si vous avez besoin d'une réponse au format JSON, spécifiez application/json et non text/plain.
responseSchema	Facultatif : schéma Disponible pour les modèles suivants : gemini-1.5-pro gemini-1.5-flash Le schéma ayant généré le texte candidat doit se suivre. Pour en savoir plus, consultez la section Contrôler la sortie générée. Vous devez spécifier le champ responseMimeType pour utiliser ce paramètre.
seed	Facultatif : int. Lorsque la graine est fixée à une valeur spécifique, le modèle s'efforce de fournir la même réponse pour les requêtes répétées. La sortie déterministe n'est pas garantie. De plus, la modification du modèle ou des paramètres, comme la température, peut entraîner des variations dans la réponse, même si vous utilisez la même valeur de graine. Par défaut, une valeur de graine aléatoire est utilisée. Il s'agit d'une fonctionnalité en preview. Disponible pour les modèles suivants : gemini-1.5-pro gemini-1.5-flash gemini-1.0-pro-002

Corps de la réponse

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": string
          }
        ]
      },
      "finishReason": enum (FinishReason),
      "safetyRatings": [
        {
          "category": enum (HarmCategory),
          "probability": enum (HarmProbability),
          "blocked": boolean
        }
      ],
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "startIndex": integer,
            "endIndex": integer,
            "uri": string,
            "title": string,
            "license": string,
            "publicationDate": {
              "year": integer,
              "month": integer,
              "day": integer
            }
          }
        ]
      },
      "avgLogprobs": double
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": integer,
    "candidatesTokenCount": integer,
    "totalTokenCount": integer
  }
}

Élément de réponse	Description
text	Texte généré.
finishReason	Raison pour laquelle le modèle a cessé de générer des jetons. Si ce champ est vide, le modèle n'a pas cessé de générer les jetons. Étant donné que la réponse utilise la requête pour le contexte, il n'est pas possible de modifier le comportement de la manière dont le modèle cesse de générer des jetons. FINISH_REASON_STOP : point d'arrêt naturel du modèle ou séquence d'arrêt fournie. FINISH_REASON_MAX_TOKENS : le nombre maximal de jetons spécifié dans la requête a été atteint. FINISH_REASON_SAFETY : la génération du jeton a été interrompue, car la réponse a été signalée pour des raisons de sécurité. Notez que Candidate.content est vide si les filtres de contenu bloquent la sortie. FINISH_REASON_RECITATION : la génération du jeton a été interrompue, car la réponse a été signalée pour des citations non autorisées. FINISH_REASON_BLOCKLIST : la génération du jeton a été interrompue, car la réponse inclut des termes bloqués. FINISH_REASON_PROHIBITED_CONTENT : la génération du jeton a été interrompue, car la réponse a été signalée pour contenu interdit, tel que des contenus d'abus sexuels sur mineurs. FINISH_REASON_SPII : la génération du jeton a été interrompue, car la réponse a été signalée pour des informations sensibles permettant d'identifier personnellement l'utilisateur (SPII). FINISH_REASON_MALFORMED_FUNCTION_CALL : les candidats ont été bloqués en raison d'un appel de fonction mal formé et non analysable. FINISH_REASON_OTHER : toutes les autres raisons qui ont interrompu le jeton FINISH_REASON_UNSPECIFIED : le motif de fin n'est pas spécifié.
category	Catégorie de sécurité pour laquelle configurer un seuil. Les valeurs acceptées incluent les suivantes : Cliquer pour développer les catégories de sécurité HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH HARM_CATEGORY_HARASSMENT HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
probability	Niveaux de probabilité de préjudice dans le contenu. HARM_PROBABILITY_UNSPECIFIED NEGLIGIBLE LOW MEDIUM HIGH
blocked	Une option booléenne associée à un attribut de sécurité qui indique si l'entrée ou la sortie du modèle a été bloquée.
startIndex	Entier qui spécifie l'emplacement du début de la citation dans le fichier content.
endIndex	Entier qui spécifie l'emplacement de la fin de la citation dans le fichier content.
url	URL de la source d'une citation. Une source d'URL peut être un site Web d'actualités ou un dépôt GitHub.
title	Titre de la source d'une citation. Il peut s'agir, par exemple, du titre d'un article d'actualité ou d'un livre.
license	Licence associée à une citation.
publicationDate	Date à laquelle une citation a été publiée. Ses formats valides sont YYYY, YYYY-MM et YYYY-MM-DD.
avgLogprobs	Probabilité moyenne de journalisation du candidat.
promptTokenCount	Nombre de jetons dans la requête.
candidatesTokenCount	Nombre de jetons dans la ou les réponses.
totalTokenCount	Nombre de jetons dans la requête et la ou les réponses.

Exemples

Réponse textuelle sans streaming

Générer une réponse de modèle sans streaming à partir d'une entrée de texte.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : ID du modèle que vous souhaitez utiliser (par exemple, gemini-1.5-flash-002). Consultez la liste des modèles compatibles.
• TEXT : instructions textuelles à inclure dans la requête.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

Corps JSON de la requête :

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Python

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

response = model.generate_content(
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
)

print(response.text)

NodeJS

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function generate_from_text_input(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const prompt =
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

  const resp = await generativeModel.generateContent(prompt);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;

public class QuestionAnswer {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = simpleQuestion(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Asks a question to the specified Vertex AI Gemini model and returns the generated answer.
  public static String simpleQuestion(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String output;
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      // Send the question to the model for processing.
      GenerateContentResponse response = model.generateContent("Why is the sky blue?");
      // Extract the generated text from the model's response.
      output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func generateContentFromText(w io.Writer, projectID string) error {
	location := "us-central1"
	modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)
	prompt := genai.Text(
		"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	// See the JSON response in
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/vertexai/genai#GenerateContentResponse.
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextInputSample
{
    public async Task<string> TextInput(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();
        string prompt = @"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : nom du modèle à utiliser.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "google/MODEL_ID",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Write a story about a magic backpack."
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Python (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# location = "us-central1"

vertexai.init(project=project_id, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# # OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-1.5-flash-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}],
)

print(response)

Réponse multimodale en streaming

Générez une réponse de modèle non en streaming à partir d'une entrée multimodale, telle qu'un texte et une image.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : ID du modèle que vous souhaitez utiliser (par exemple, gemini-1.5-flash-002). Consultez la liste des modèles compatibles.
• TEXT : instructions textuelles à inclure dans la requête.
• FILE_URI : URI Cloud Storage du fichier stockant les données
• MIME_TYPE : type MIME IANA des données.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

Corps JSON de la requête :

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "text": "TEXT"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      }
    ]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Python

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
        "What is shown in this image?",
    ]
)

print(response.text)

NodeJS

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createNonStreamingMultipartContent(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001',
  image = 'gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg',
  mimeType = 'image/jpeg'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  // For images, the SDK supports both Google Cloud Storage URI and base64 strings
  const filePart = {
    fileData: {
      fileUri: image,
      mimeType: mimeType,
    },
  };

  const textPart = {
    text: 'what is shown in this image?',
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  console.log('Prompt Text:');
  console.log(request.contents[0].parts[1].text);

  console.log('Non-Streaming Response Text:');

  // Generate a response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);

  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    response.response.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;

public class Multimodal {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    String output = nonStreamingMultimodal(projectId, location, modelName);
    System.out.println(output);
  }

  // Ask a simple question and get the response.
  public static String nonStreamingMultimodal(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4";
      String imgUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg";

      // Get the response from the model.
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri),
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", imgUri),
              "Are this video and image correlated?"
          ));

      // Extract the generated text from the model's response.
      String output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func tryGemini(w io.Writer, projectID string, location string, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"

	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	gemini := client.GenerativeModel(modelName)

	img := genai.FileData{
		MIMEType: "image/jpeg",
		FileURI:  "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg",
	}
	prompt := genai.Text("What is in this image?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, img, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

public class GeminiQuickstart
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        // Create client
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Initialize content request
        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            GenerationConfig = new GenerationConfig
            {
                Temperature = 0.4f,
                TopP = 1,
                TopK = 32,
                MaxOutputTokens = 2048
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in this photo?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "image/png", FileUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }
                    }
                }
            }
        };

        // Make the request, returning a streaming response
        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        // Read streaming responses from server until complete
        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }

        return fullText.ToString();
    }
}

REST (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : nom du modèle à utiliser.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "google/MODEL_ID",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
       {
          "type": "text",
          "text": "Describe the following image:"
       },
       {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
             "url": "gs://generativeai-downloads/images/character.jpg"
          }
       }
     ]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Python (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# location = "us-central1"

vertexai.init(project=project_id, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-1.5-flash-001",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Describe the following image:"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
                },
            ],
        }
    ],
)

print(response)

Réponse de texte en streaming

Générer une réponse de modèle en streaming à partir d'une entrée de texte.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : ID du modèle que vous souhaitez utiliser (par exemple, gemini-1.5-flash-002). Consultez la liste des modèles compatibles.
• TEXT : instructions textuelles à inclure dans la requête.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent

Corps JSON de la requête :

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Python

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Set the following variables and un-comment the lines below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# MODEL_ID = "gemini-1.5-flash-001"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel(MODEL_ID)
responses = model.generate_content(
    "Write a story about a magic backpack.", stream=True
)

for response in responses:
    print(response.text)

NodeJS

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
const PROJECT_ID = process.env.CAIP_PROJECT_ID;
const LOCATION = process.env.LOCATION;
const MODEL = 'gemini-1.5-flash-001';

async function generateContent() {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: PROJECT_ID, location: LOCATION});

  // Instantiate the model
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: MODEL,
  });

  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            text: 'Write a story about a magic backpack.',
          },
        ],
      },
    ],
  };

  console.log(JSON.stringify(request));

  const result = await generativeModel.generateContentStream(request);
  for await (const item of result.stream) {
    console.log(item.candidates[0].content.parts[0].text);
  }
}

Java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;

public class StreamingQuestionAnswer {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    streamingQuestion(projectId, location, modelName);
  }

  // Ask a simple question and get the response via streaming.
  public static void streamingQuestion(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      // Stream the result.
      model.generateContentStream("Write a story about a magic backpack.")
          .stream()
          .forEach(System.out::println);

      System.out.println("Streaming complete.");
    }
  }
}

Go

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// generateContent shows how to	send a basic streaming text prompt, writing
// the response to the provided io.Writer.
func generateContent(w io.Writer, projectID, modelName string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, "us-central1")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	iter := model.GenerateContentStream(
		ctx,
		genai.Text("Write a story about a magic backpack."),
	)
	for {
		resp, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if len(resp.Candidates) == 0 || len(resp.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
			return errors.New("empty response from model")
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprint(w, "generated response: ")
		for _, c := range resp.Candidates {
			for _, p := range c.Content.Parts {
				fmt.Fprintf(w, "%s ", p)
			}
		}
	}
}

REST (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : nom du modèle à utiliser.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "google/MODEL_ID",
  "stream": true,
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Write a story about a magic backpack."
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Python (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# location = "us-central1"

vertexai.init(project=project_id, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-1.5-flash-001",
    messages=[{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk)

Réponse multimodale en streaming

Générer une réponse de modèle en streaming à partir d'une entrée multimodale, telle qu'un texte et une image.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : ID du modèle que vous souhaitez utiliser (par exemple, gemini-1.5-flash-002). Consultez la liste des modèles compatibles.
• TEXT : instructions textuelles à inclure dans la requête.
• FILE_URI1 : URI Cloud Storage du fichier stockant les données
• MIME_TYPE1 : type MIME IANA des données.
• FILE_URI2 : URI Cloud Storage du fichier stockant les données
• MIME_TYPE2 : type MIME IANA des données.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent

Corps JSON de la requête :

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "text": "TEXT"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI1",
          "mimeType": "MIME_TYPE1"
        }
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI2",
          "mimeType": "MIME_TYPE2"
        }
      }
    ]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Python

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Set the following variables and un-comment the lines below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# MODEL_ID = "gemini-1.5-flash-001"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel(MODEL_ID)
responses = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4", "video/mp4"
        ),
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg",
            "image/jpeg",
        ),
        "Are these video and image correlated?",
    ],
    stream=True,
)

for response in responses:
    print(response)

NodeJS

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
const PROJECT_ID = process.env.CAIP_PROJECT_ID;
const LOCATION = process.env.LOCATION;
const MODEL = 'gemini-1.5-flash-001';

async function generateContent() {
  // Initialize Vertex AI
  const vertexAI = new VertexAI({project: PROJECT_ID, location: LOCATION});
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({model: MODEL});

  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            file_data: {
              file_uri: 'gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4',
              mime_type: 'video/mp4',
            },
          },
          {
            file_data: {
              file_uri:
                'gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg',
              mime_type: 'image/jpeg',
            },
          },
          {text: 'Are this video and image correlated?'},
        ],
      },
    ],
  };

  const result = await generativeModel.generateContentStream(request);

  for await (const item of result.stream) {
    console.log(item.candidates[0].content.parts[0].text);
  }
}

Java

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;

public class StreamingMultimodal {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    streamingMultimodal(projectId, location, modelName);
  }

  // Ask a simple question and get the response via streaming.
  public static void streamingMultimodal(String projectId, String location, String modelName)
      throws Exception {
    // 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 (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4";
      String imgUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg";

      // Stream the result.
      model.generateContentStream(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri),
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", imgUri),
              "Are this video and image correlated?"
          ))
          .stream()
          .forEach(System.out::println);
    }
  }
}

Go

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

func generateContent(w io.Writer, projectID, modelName string) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, "us-central1")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	iter := model.GenerateContentStream(
		ctx,
		genai.FileData{
			MIMEType: "video/mp4",
			FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4",
		},
		genai.FileData{
			MIMEType: "video/jpeg",
			FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/character.jpg",
		},
		genai.Text("Are these video and image correlated?"),
	)
	for {
		resp, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if len(resp.Candidates) == 0 || len(resp.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
			return errors.New("empty response from model")
		}
		if err != nil {
			return err
		}

		fmt.Fprint(w, "generated response: ")
		for _, c := range resp.Candidates {
			for _, p := range c.Content.Parts {
				fmt.Fprintf(w, "%s ", p)
			}
		}
		fmt.Fprint(w, "\n")
	}
}

REST (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
• LOCATION : région dans laquelle traiter la requête.
• MODEL_ID : nom du modèle à utiliser.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions

Corps JSON de la requête :

{
  "model": "google/MODEL_ID",
  "stream": true,
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
       {
          "type": "text",
          "text": "Describe the following image:"
       },
       {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
             "url": "gs://generativeai-downloads/images/character.jpg"
          }
       }
     ]
  }]
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/openapi/chat/completions" | Select-Object -Expand Content

Python (OpenAI)

Vous pouvez appeler l'API Inference à l'aide de la bibliothèque OpenAI. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# location = "us-central1"

vertexai.init(project=project_id, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{project_id}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-1.5-flash-001",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Describe the following image:"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
                },
            ],
        }
    ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk)

Versions de modèle

Pour utiliser la version mise à jour automatiquement, spécifiez le nom du modèle sans le numéro de version final, par exemple gemini-1.5-flash au lieu de gemini-1.5-flash-001.

Pour en savoir plus, consultez la page Versions et cycle de vie des modèles Gemini.

Étape suivante

• Apprenez-en plus sur l'API Gemini.
• Apprenez-en plus sur les Appels de fonctions.
• Apprenez-en plus sur les Réponses ancrées pour les modèles Gemini.