API Multimodal Embeddings

L'API Multimodal Embeddings genera vettori in base all'input fornito, che può includere una combinazione di dati di immagini, testo e video. I vettori di incorporamento possono quindi essere utilizzati per attività successive come la classificazione delle immagini o la moderazione dei contenuti video.

Per ulteriori informazioni concettuali, consulta Incorporamenti multimodali.

Modelli supportati:

Modello Codice
Incorporamenti per multimodale multimodalembedding@001

Sintassi di esempio

Sintassi per l'invio di una richiesta API rappresentazioni distribuite multimodali.

arricciatura

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}:predict \
-d '{
"instances": [
  ...
],
}'

Python

from vertexai.vision_models import MultiModalEmbeddingModel

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding")
model.get_embeddings(...)

Elenco parametri

Consulta gli esempi per i dettagli di implementazione.

Corpo della richiesta

Parametri

image

Facoltativo: Image

Il testo per cui generare gli incorporamenti.

text

Facoltativo: String

L'immagine per cui generare incorporamenti.

video

Facoltativo: Video

Il segmento video per cui generare incorporamenti.

dimension

Facoltativo: Int

La dimensione dell'incorporamento, inclusa nella risposta. Si applica solo all'input di testo e immagini. Valori accettati: 128, 256, 512 o 1408.

Immagine

Parametri

bytesBase64Encoded

Facoltativo: String

Byte immagine codificati in una stringa base64. Il valore deve essere bytesBase64Encoded o gcsUri.

gcsUri

Facoltativa. String

Il percorso di Cloud Storage dell'immagine in cui eseguire l'incorporamento. Uno tra bytesBase64Encoded o gcsUri.

mimeType

Facoltativa. String

Il tipo MIME dei contenuti dell'immagine. Valori supportati: image/jpeg e image/png.

VideoSegmentConfig

Parametri

startOffsetSec

Facoltativo: Int

L'offset iniziale del segmento video in secondi. Se non specificato, viene calcolato con max(0, endOffsetSec - 120).

endOffsetSec

Facoltativo: Int

L'offset finale del segmento video in secondi. Se non specificato, viene calcolato con min(video length, startOffSec + 120). Se sono specificati sia startOffSec che endOffSec, endOffsetSec viene modificato in min(startOffsetSec+120, endOffsetSec).

intervalSec

Facoltativa. Int

L'intervallo del video in cui verrà generato l'incorporamento. Il valore minimo per interval_sec è 4. Se l'intervallo è inferiore a 4, viene restituito un InvalidArgumentError. Non sono previste limitazioni al valore massimo dell'intervallo. Tuttavia, se l'intervallo è maggiore di min(video length, 120s), influisce sulla qualità degli incorporamenti generati. Valore predefinito: 16.

Video

Parametri

bytesBase64Encoded

Facoltativo: String

Byte video codificati nella stringa Base64. Uno tra bytesBase64Encoded o gcsUri.

gcsUri

Facoltativo: String

La posizione di Cloud Storage del video su cui eseguire l'incorporamento. Uno tra bytesBase64Encoded o gcsUri.

videoSegmentConfig

Facoltativo: VideoSegmentConfig

La configurazione del segmento video.

Esempi

Genera incorporamenti da immagine

Utilizza l'esempio seguente per generare incorporamenti per un'immagine.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION: la regione del tuo progetto. Ad esempio, us-central1, europe-west2 o asia-northeast3. Per un elenco delle regioni disponibili, consulta la pagina relativa all'IA generativa sulle località di Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
  • TEXT: il testo di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. Ad esempio, a cat.
  • B64_ENCODED_IMG: l'immagine di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. L'immagine deve essere specificata come una stringa di byte codificata in Base64.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/multimodalembedding@001:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      "text": "TEXT",
      "image": {
        "bytesBase64Encoded": "B64_ENCODED_IMG"
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciatura

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

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/multimodalembedding@001:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$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/multimodalembedding@001:predict" | Select-Object -Expand Content
L'incorporamento restituito dal modello è un vettore a virgola mobile 1408. La seguente risposta di esempio è abbreviata per lo spazio. 
{
  "predictions": [
    {
      "textEmbedding": [
        0.010477379,
        -0.00399621,
        0.00576670747,
        [...]
        -0.00823613815,
        -0.0169572588,
        -0.00472954148
      ],
      "imageEmbedding": [
        0.00262696808,
        -0.00198890246,
        0.0152047109,
        -0.0103145819,
        [...]
        0.0324628279,
        0.0284924973,
        0.011650892,
        -0.00452344026
      ]
    }
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

import vertexai
from vertexai.vision_models import Image, MultiModalEmbeddingModel

# TODO(developer): Update values for project_id, image_path & contextual_text
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding")
image = Image.load_from_file(image_path)

embeddings = model.get_embeddings(
    image=image,
    contextual_text=contextual_text,
)
print(f"Image Embedding: {embeddings.image_embedding}")
print(f"Text Embedding: {embeddings.text_embedding}")

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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 bastImagePath = "YOUR_BASED_IMAGE_PATH"
// const textPrompt = 'YOUR_TEXT_PROMPT';
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 = 'multimodalembedding@001';

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

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

  const fs = require('fs');
  const imageFile = fs.readFileSync(baseImagePath);

  // Convert the image data to a Buffer and base64 encode it.
  const encodedImage = Buffer.from(imageFile).toString('base64');

  const prompt = {
    text: textPrompt,
    image: {
      bytesBase64Encoded: encodedImage,
    },
  };
  const instanceValue = helpers.toValue(prompt);
  const instances = [instanceValue];

  const parameter = {
    sampleCount: 1,
  };
  const parameters = helpers.toValue(parameter);

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

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

await predictImageFromImageAndText();

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


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.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class PredictImageFromImageAndTextSample {

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

    // Learn how to use text prompts to update an image:
    // https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/image/edit-images
    Map<String, Object> parameters = new HashMap<String, Object>();
    parameters.put("sampleCount", 1);

    String location = "us-central1";
    String publisher = "google";
    String model = "multimodalembedding@001";

    predictImageFromImageAndText(
        project, location, publisher, model, textPrompt, baseImagePath, parameters);
  }

  // Update images using text prompts
  public static void predictImageFromImageAndText(
      String project,
      String location,
      String publisher,
      String model,
      String textPrompt,
      String baseImagePath,
      Map<String, Object> parameters)
      throws IOException {
    final String endpoint = String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location);
    final 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);

      // Convert the image to Base64
      byte[] imageData = Base64.getEncoder().encode(Files.readAllBytes(Paths.get(baseImagePath)));
      String encodedImage = new String(imageData, StandardCharsets.UTF_8);

      JsonObject jsonInstance = new JsonObject();
      jsonInstance.addProperty("text", textPrompt);
      JsonObject jsonImage = new JsonObject();
      jsonImage.addProperty("bytesBase64Encoded", encodedImage);
      jsonInstance.add("image", jsonImage);

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

      Gson gson = new Gson();
      String gsonString = gson.toJson(parameters);
      Value parameterValue = stringToValue(gsonString);

      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instances, parameterValue);
      System.out.println("Predict Response");
      System.out.println(predictResponse);
      for (Value prediction : predictResponse.getPredictionsList()) {
        System.out.format("\tPrediction: %s\n", prediction);
      }
    }
  }

  // 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();
  }
}

Genera incorporamenti da casi d'uso video

Utilizza il seguente esempio per generare incorporamenti per i contenuti video.

REST

L'esempio seguente utilizza un video situato in Cloud Storage. Puoi anche utilizzare il campo video.bytesBase64Encoded per fornire una rappresentazione stringa con codifica Base64 del video.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION: la regione del tuo progetto. Ad esempio, us-central1, europe-west2 o asia-northeast3. Per un elenco delle regioni disponibili, consulta la pagina relativa all'IA generativa sulle località di Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
  • VIDEO_URI: l'URI Cloud Storage del video di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. Ad esempio, gs://my-bucket/embeddings/supermarket-video.mp4.

    Puoi anche fornire il video come stringa di byte codificata in Base64:

    [...]
"video": {
  "bytesBase64Encoded": "B64_ENCODED_VIDEO"
}
[...]
  • videoSegmentConfig (START_SECOND, END_SECOND, INTERVAL_SECONDS). Facoltativa. I segmenti video specifici (in secondi) per i quali vengono generati gli incorporamenti.

    Ad esempio:

    [...]
"videoSegmentConfig": {
  "startOffsetSec": 10,
  "endOffsetSec": 60,
  "intervalSec": 10
}
[...]

    L'utilizzo di questa configurazione consente di specificare i dati video da 10 a 60 secondi e genera incorporamenti per i seguenti intervalli video di 10 secondi: [10, 20), [20, 30), [30, 40), [40, 50), [50, 60). Questo intervallo video ("intervalSec": 10) rientra nella modalità di incorporamento standard dei video e all'utente viene addebitata la tariffa di prezzo della modalità Standard.

    Se ometti videoSegmentConfig, il servizio utilizza i seguenti valori predefiniti: "videoSegmentConfig": { "startOffsetSec": 0, "endOffsetSec": 120, "intervalSec": 16 }. Questo intervallo video ("intervalSec": 16) rientra nella modalità di incorporamento dei video essenziali e all'utente viene addebitata la tariffa di prezzo della modalità Essentials.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/multimodalembedding@001:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      "video": {
        "gcsUri": "VIDEO_URI",
        "videoSegmentConfig": {
          "startOffsetSec": START_SECOND,
          "endOffsetSec": END_SECOND,
          "intervalSec": INTERVAL_SECONDS
        }
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciatura

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

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/multimodalembedding@001:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$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/multimodalembedding@001:predict" | Select-Object -Expand Content
L'incorporamento restituito dal modello è un vettore a virgola mobile 1408. Le seguenti risposte di esempio sono abbreviate per lo spazio.

Risposta (video di 7 secondi, nessun videoSegmentConfig specificato):

{
  "predictions": [
    {
      "videoEmbeddings": [
        {
          "endOffsetSec": 7,
          "embedding": [
            -0.0045467657,
            0.0258095954,
            0.0146885719,
            0.00945400633,
            [...]
            -0.0023291884,
            -0.00493789,
            0.00975185353,
            0.0168156829
          ],
          "startOffsetSec": 0
        }
      ]
    }
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Risposta (video di 59 secondi, con la seguente configurazione del segmento video: "videoSegmentConfig": { "startOffsetSec": 0, "endOffsetSec": 60, "intervalSec": 10 }):

{
  "predictions": [
    {
      "videoEmbeddings": [
        {
          "endOffsetSec": 10,
          "startOffsetSec": 0,
          "embedding": [
            -0.00683252793,
            0.0390476175,
            [...]
            0.00657121744,
            0.013023301
          ]
        },
        {
          "startOffsetSec": 10,
          "endOffsetSec": 20,
          "embedding": [
            -0.0104404651,
            0.0357737206,
            [...]
            0.00509833824,
            0.0131902946
          ]
        },
        {
          "startOffsetSec": 20,
          "embedding": [
            -0.0113538112,
            0.0305239167,
            [...]
            -0.00195809244,
            0.00941874553
          ],
          "endOffsetSec": 30
        },
        {
          "embedding": [
            -0.00299320649,
            0.0322436653,
            [...]
            -0.00993082579,
            0.00968887936
          ],
          "startOffsetSec": 30,
          "endOffsetSec": 40
        },
        {
          "endOffsetSec": 50,
          "startOffsetSec": 40,
          "embedding": [
            -0.00591270532,
            0.0368893594,
            [...]
            -0.00219071587,
            0.0042470959
          ]
        },
        {
          "embedding": [
            -0.00458270218,
            0.0368121453,
            [...]
            -0.00317760976,
            0.00595594104
          ],
          "endOffsetSec": 59,
          "startOffsetSec": 50
        }
      ]
    }
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

import vertexai

from vertexai.vision_models import MultiModalEmbeddingModel, Video

# TODO(developer): Update values for project_id,
#               video_path, contextual_text, dimension, video_segment_config
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding")
video = Video.load_from_file(video_path)

embeddings = model.get_embeddings(
    video=video,
    video_segment_config=video_segment_config,
    contextual_text=contextual_text,
    dimension=dimension,
)

# Video Embeddings are segmented based on the video_segment_config.
print("Video Embeddings:")
for video_embedding in embeddings.video_embeddings:
    print(
        f"Video Segment: {video_embedding.start_offset_sec} - {video_embedding.end_offset_sec}"
    )
    print(f"Embedding: {video_embedding.embedding}")

print(f"Text Embedding: {embeddings.text_embedding}")

Caso d'uso avanzato

Utilizza il seguente esempio per ottenere incorporamenti per contenuti video, di testo e di immagini.

Per l'incorporamento dei video, puoi specificare il segmento video e la densità di incorporamento.

REST

L'esempio seguente utilizza dati di immagini, testo e video. Puoi utilizzare qualsiasi combinazione di questi tipi di dati nel corpo della richiesta.

Questo esempio utilizza un video che si trova in Cloud Storage. Puoi anche utilizzare il campo video.bytesBase64Encoded per fornire una rappresentazione stringa con codifica Base64 del video.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION: la regione del tuo progetto. Ad esempio, us-central1, europe-west2 o asia-northeast3. Per un elenco delle regioni disponibili, consulta la pagina relativa all'IA generativa sulle località di Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud.
  • TEXT: il testo di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. Ad esempio, a cat.
  • IMAGE_URI: l'URI Cloud Storage del video di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. Ad esempio, gs://my-bucket/embeddings/supermarket-img.png.

    Puoi anche fornire l'immagine come stringa di byte codificata in base64:

    [...]
"image": {
  "bytesBase64Encoded": "B64_ENCODED_IMAGE"
}
[...]
  • VIDEO_URI: l'URI Cloud Storage del video di destinazione per cui ricevere gli incorporamenti. Ad esempio, gs://my-bucket/embeddings/supermarket-video.mp4.

    Puoi anche fornire il video come stringa di byte codificata in Base64:

    [...]
"video": {
  "bytesBase64Encoded": "B64_ENCODED_VIDEO"
}
[...]
  • videoSegmentConfig (START_SECOND, END_SECOND, INTERVAL_SECONDS). Facoltativa. I segmenti video specifici (in secondi) per i quali vengono generati gli incorporamenti.

    Ad esempio:

    [...]
"videoSegmentConfig": {
  "startOffsetSec": 10,
  "endOffsetSec": 60,
  "intervalSec": 10
}
[...]

    L'utilizzo di questa configurazione consente di specificare i dati video da 10 a 60 secondi e genera incorporamenti per i seguenti intervalli video di 10 secondi: [10, 20), [20, 30), [30, 40), [40, 50), [50, 60). Questo intervallo video ("intervalSec": 10) rientra nella modalità di incorporamento standard dei video e all'utente viene addebitata la tariffa di prezzo della modalità Standard.

    Se ometti videoSegmentConfig, il servizio utilizza i seguenti valori predefiniti: "videoSegmentConfig": { "startOffsetSec": 0, "endOffsetSec": 120, "intervalSec": 16 }. Questo intervallo video ("intervalSec": 16) rientra nella modalità di incorporamento dei video essenziali e all'utente viene addebitata la tariffa di prezzo della modalità Essentials.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/multimodalembedding@001:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      "text": "TEXT",
      "image": {
        "gcsUri": "IMAGE_URI"
      },
      "video": {
        "gcsUri": "VIDEO_URI",
        "videoSegmentConfig": {
          "startOffsetSec": START_SECOND,
          "endOffsetSec": END_SECOND,
          "intervalSec": INTERVAL_SECONDS
        }
      }
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciatura

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

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/multimodalembedding@001:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$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/multimodalembedding@001:predict" | Select-Object -Expand Content
L'incorporamento restituito dal modello è un vettore a virgola mobile 1408. La seguente risposta di esempio è abbreviata per lo spazio. 
{
  "predictions": [
    {
      "textEmbedding": [
        0.0105433334,
        -0.00302835181,
        0.00656806398,
        0.00603460241,
        [...]
        0.00445805816,
        0.0139605571,
        -0.00170318608,
        -0.00490092579
      ],
      "videoEmbeddings": [
        {
          "startOffsetSec": 0,
          "endOffsetSec": 7,
          "embedding": [
            -0.00673126569,
            0.0248149596,
            0.0128901172,
            0.0107588246,
            [...]
            -0.00180952181,
            -0.0054573305,
            0.0117037306,
            0.0169312079
          ]
        }
      ],
      "imageEmbedding": [
        -0.00728622358,
        0.031021487,
        -0.00206603738,
        0.0273937676,
        [...]
        -0.00204976718,
        0.00321615417,
        0.0121978866,
        0.0193375275
      ]
    }
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

import vertexai

from vertexai.vision_models import Image, MultiModalEmbeddingModel, Video

# TODO(developer): Update values for project_id,
#            image_path, video_path, contextual_text, video_segment_config
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = MultiModalEmbeddingModel.from_pretrained("multimodalembedding")
image = Image.load_from_file(image_path)
video = Video.load_from_file(video_path)

embeddings = model.get_embeddings(
    image=image,
    video=video,
    video_segment_config=video_segment_config,
    contextual_text=contextual_text,
    dimension=dimension,
)

print(f"Image Embedding: {embeddings.image_embedding}")

# Video Embeddings are segmented based on the video_segment_config.
print("Video Embeddings:")
for video_embedding in embeddings.video_embeddings:
    print(
        f"Video Segment: {video_embedding.start_offset_sec} - {video_embedding.end_offset_sec}"
    )
    print(f"Embedding: {video_embedding.embedding}")

print(f"Text Embedding: {embeddings.text_embedding}")

Passaggi successivi

Per la documentazione dettagliata, vedi quanto segue: