Visão geral da IA generativa na Vertex AI

A IA generativa na Vertex AI permite criar aplicativos prontos para produção que são alimentados por modelos de IA generativa de última geração hospedados na infraestrutura global avançada do Google.

Recursos da IA generativa para empresas

Pronto para empresas

Implante seus aplicativos de IA generativa em escala com segurança de nível empresarial, residência de dados, transparência de acesso e baixa latência.

Recursos de última geração

Recursos de última geração

Amplie os recursos dos seus aplicativos usando a janela de contexto de 2.000.000 de tokens aceita pelo Gemini 1.5 Pro.

Acesso a modelos de terceiros

Plataforma aberta

O Model Garden da Vertex AI oferece uma biblioteca com mais de 100 modelos que ajudam a descobrir, testar, personalizar e implantar modelos reservados e selecionados do Google, incluindo o Anthropic Claude 3.5 Sonnet, o Meta Llama 3, o Mistral AI Mixtral 8x7B e o AI21 Labs Jamba 1.5.

Recursos principais

  • Geração de texto

    Envie comandos de chat para um modelo do Gemini e receba respostas com ou sem streaming.

  • Processamento multimodal

    Processe vários tipos de mídia de entrada ao mesmo tempo, como imagem, vídeo, áudio e documentos.

  • Geração de embeddings

    Gere embeddings para realizar tarefas como pesquisa, classificação, agrupamento e detecção de outliers.

  • Ajuste de modelos

    Adapte os modelos para realizar tarefas específicas com maior precisão.

  • Chamadas de função

    Conecte modelos a APIs externas para ampliar os recursos do modelo.

  • Embasamento

    Conecte modelos a fontes de dados externas para reduzir as alucinações nas respostas.

  • Geração de imagens

    Gere e edite imagens usando comandos de texto em linguagem natural.


  • Serviço de avaliação de IA generativa

    Avalie qualquer modelo ou aplicativo generativo e compare os resultados da avaliação.

Diferenças entre a Vertex AI e a IA do Google

A API Gemini na Vertex AI e na Google AI permitem incorporar os recursos dos modelos do Gemini aos seus aplicativos. A plataforma certa depende dos seus objetivos, conforme detalhado na tabela a seguir.

API Projetado para Recursos
API Gemini da Vertex AI
  • Implantações escalonadas
  • Empresa
  • Suporte técnico
  • Preços com base na modalidade
  • Proteção por indenização
  • Mais de 100 modelos no Model Garden
API Google AI Gemini
  • Experimentação
  • Prototipagem
  • Facilidade de uso
  • Nível gratuito
  • Preços baseados em token

Criar usando SDKs da Vertex AI

As bibliotecas de cliente facilitam o acesso às APIs do Google Cloud em uma linguagem com suporte. É possível usar as APIs do Google Cloud diretamente fazendo solicitações ao servidor, mas as bibliotecas de cliente oferecem simplificações que reduzem significativamente a quantidade de código que você precisa escrever.

A Vertex AI fornece SDKs de IA generativa da Vertex para estas linguagens: Python, Node.js, Java, Go e C#.

Primeiros passos

Use um destes guias de início rápido para começar a usar a IA generativa na Vertex AI.

Outras maneiras de começar

Confira alguns notebooks, tutoriais e outros exemplos para ajudar você a começar. A Vertex AI oferece tutoriais do console do Google Cloud e tutoriais do notebook Jupyter que usam o SDK da Vertex AI para Python. É possível abrir um tutorial de notebook no Colab ou fazer o download do notebook para o ambiente de sua preferência.

Começar a usar o Gemini com os notebooks

Comece a usar o Gemini

O modelo Gemini é um modelo de linguagem multimodal inovador desenvolvido pela IA do Google, capaz de extrair insights significativos de uma matriz diversificada de formatos de dados, incluindo imagens e vídeos. Este notebook explora vários casos de uso com comandos multimodais.

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Começar a usar o Vertex AI Studio

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Use o Vertex AI Studio para projetar e gerenciar comandos, receber o código do comando e ajustar modelos, tudo em um ambiente sem código.

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Práticas recomendadas para design de comandos

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Saiba como criar prompts para melhorar a qualidade das respostas do modelo. Este tutorial abrange os fundamentos da engenharia de solicitações, incluindo algumas práticas recomendadas.

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