Bibliotecas de cliente da Vertex AI

Nesta página, mostramos como começar a usar as bibliotecas de cliente do Cloud para a API Vertex AI. As bibliotecas de cliente facilitam o acesso a APIs do Google Cloud por meio de uma linguagem com suporte. É possível usar as APIs do Google Cloud diretamente fazendo solicitações brutas ao servidor, mas as bibliotecas de cliente oferecem simplificações que reduzem significativamente a quantidade de código que você precisa escrever.

Saiba mais sobre as bibliotecas de cliente do Cloud e as bibliotecas de cliente de APIs do Google mais antigas em Explicação sobre as bibliotecas de cliente.

Instalar a biblioteca de cliente

C#

Install-Package Google.Cloud.AIPlatform.V1 -Pre

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em C#.

Go

go get cloud.google.com/go/vertexai/genai

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento do Go.

Java

Caso esteja usando o Maven com BOM, adicione o seguinte ao seu pom.xml:

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.34.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

Caso esteja usando o Maven sem BOM, adicione o seguinte ao seu pom.xml:

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

Caso esteja usando o Gradle sem BOM, adicione o seguinte ao seu build.gradle:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:1.1.0'

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Java.

Node.js

npm install --save @google-cloud/vertexai

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Node.js.

Python

pip install --upgrade google-cloud-aiplatform

Para mais informações, consulte Como configurar um ambiente de desenvolvimento em Python.

Configurar a autenticação

Para autenticar as chamadas feitas às APIs do Google Cloud, as bibliotecas de cliente dão suporte ao Application Default Credentials (ADC). As bibliotecas procuram as credenciais em um conjunto de locais definidos e as usam para autenticar as solicitações feitas à API. Com o ADC, é possível disponibilizar credenciais para seu aplicativo em uma variedade de ambientes, como desenvolvimento ou produção local, sem precisar modificar o código do aplicativo.

Em ambientes de produção, a maneira como você configura o ADC depende do serviço e do contexto. Para mais informações, consulte Configurar o Application Default Credentials.

Para um ambiente de desenvolvimento local, é possível configurar o ADC com as credenciais associadas à sua Conta do Google:

1. Instale e inicialize a gcloud CLI.

   Ao inicializar a gcloud CLI, especifique um projeto do Google Cloud em que você tem permissão para acessar os recursos necessários para o aplicativo.

2. Crie o arquivo de credenciais:

   gcloud auth application-default login

   Uma tela de login será exibida. Após o login, suas credenciais são armazenadas no arquivo de credenciais local usado pelo ADC.

Usar a biblioteca de cliente

O exemplo a seguir mostra como usar a biblioteca de cliente.

C#

using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System.Collections.Generic;
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-1.0-pro-vision"
    )
    {
        // Create client
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Prompt
        string prompt = "What's in this photo";
        string imageUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg";

        // Initialize request argument(s)
        var content = new Content
        {
            Role = "USER"
        };
        content.Parts.AddRange(new List<Part>()
        {
            new() {
                Text = prompt
            },
            new() {
                FileData = new() {
                    MimeType = "image/png",
                    FileUri = imageUri
                }
            }
        });

        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
            }
        };
        generateContentRequest.Contents.Add(content);

        // 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();
    }
}

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-1.0-pro-vision-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
}

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 java.io.IOException;

public class Quickstart {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.0-pro-vision";

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

  // Analyzes the provided Multimodal input.
  public static String quickstart(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // 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 imageUri = "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(ContentMaker.fromMultiModalData(
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", imageUri),
          "What's in this photo"
      ));

      return response.toString();
    }
  }
}

Node.js

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-1.0-pro-vision',
  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:');
  // Create the response stream
  const responseStream =
    await generativeVisionModel.generateContentStream(request);

  // Wait for the response stream to complete
  const aggregatedResponse = await responseStream.response;

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

  console.log(fullTextResponse);
}

Python

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# Initialize Vertex AI
vertexai.init(project=project_id, location=location)
# Load the model
multimodal_model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-vision-001")
# Query the model
response = multimodal_model.generate_content(
    [
        # Add an example image
        Part.from_uri(
            "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg", mime_type="image/jpeg"
        ),
        # Add an example query
        "what is shown in this image?",
    ]
)
print(response)
return response.text

Outros recursos

C#

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• Issue Tracker
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Go

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Java

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Node.js

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Python

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