L'IA generativa su Vertex AI (nota anche come genai) ti dà accesso ai grandi modelli di IA generativa di Google in Vertex AI.
Riferimento per il modello di base di IA generativa
| Nome modello | Descrizione | Può trasmettere risposte in streaming |
|---|---|---|
API Gemini (gemini-1.5-pro, gemini-1.0-pro e gemini-1.0-pro-vision) |
Gemini è una famiglia di modelli di AI generativa sviluppati da Google DeepMind progettati per casi d'uso multimodali. L'API Gemini ti dà accesso ai modelli Gemini Pro Vision e Gemini Pro. |
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PaLM 2 per il testo (text-bison) |
Ottimizzato per seguire le istruzioni del linguaggio naturale ed è adatto a una varietà di attività relative alle lingue. |
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Incorporamenti per il testo (textembedding-gecko) |
Restituisce gli incorporamenti del modello per gli input di testo. |
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PaLM 2 per Chat (chat-bison) |
Ottimizzato per casi d'uso di conversazioni in più passaggi. |
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Codey for Code Generation (code-bison) |
Un modello ottimizzato per generare codice in base a una descrizione in linguaggio naturale del codice desiderato. Ad esempio, può generare un test delle unità per una funzione. |
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Codey for Code Chat (codechat-bison) |
Un modello ottimizzato per le conversazioni con chatbot che aiutano a rispondere a domande relative al codice. |
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Codey for Code Completa (code-gecko) [Codice per il completamento del codice] |
Un modello perfezionato per suggerire il completamento del codice in base al contesto nel codice scritto. |
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Immagini per la generazione di immagini (imagegeneration) |
Questo modello supporta la generazione di immagini e può creare asset visivi di alta qualità in pochi secondi. |
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Incorporamenti per multimodali (multimodalembedding) |
Questo modello genera vettori basati sull'input fornito, che può includere una combinazione di immagini e testo. |
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Sottotitoli per le immagini (imagetext) |
Questo modello supporta le didascalie delle immagini e può generare didascalie da un'immagine che fornisci in base alla lingua specificata. |
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MedLM (medlm-medium e medlm-large) |
Una famiglia di modelli di base ottimizzati per il settore sanitario. |
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Visual Question Answering - VQA (imagetext) (Risposta alle domande visive) |
Un modello che supporta domande e risposte sulle immagini. |
Trasmetti la risposta dai modelli di IA generativa
I parametri sono gli stessi per le richieste di flusso e non di flusso alle API.
Per visualizzare richieste di codice e risposte di esempio utilizzando l'API REST, consulta Esempi di utilizzo dell'API REST per il flusso di dati.
Per visualizzare richieste e risposte di codice campione utilizzando l'SDK Vertex AI per Python, consulta Esempi di utilizzo dell'SDK Vertex AI per Python per i flussi di dati.
Aree geografiche disponibili
Per un elenco delle regioni in cui i modelli di base sono supportati nell'IA generativa su Vertex AI, consulta le regioni.
Riferimento per l'IA responsabile
Per scoprire di più sugli attributi specifici per la sicurezza e visualizzare le risposte di esempio,
consulta Filtri e attributi di sicurezza.
In tutti questi riferimenti è presente un parametro citation. Per scoprire di più sulle
citazioni, consulta la sezione Metadati delle citazioni.
Passaggi successivi
- L'IA generativa su Vertex AI ha alcune limitazioni. Per scoprire di più, consulta le limitazioni dell'API PaLM.
- Prova un tutorial rapido utilizzando Vertex AI Studio o l'API Vertex AI.
- Esplora i modelli preaddestrati in Model Garden.
- Scopri di più su quote e limiti.
- Scopri di più sui pricing.