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Effectuer des prédictions par lot avec Gemini à l'aide de données GCS

Effectuez une prédiction de texte par lot avec Gemini en utilisant une source de données GCS comme entrée.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

Exemple de code

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;

public class CreateBatchPredictionGeminiJobSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Update these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT_ID";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix = "gs://MY_BUCKET/";

    createBatchPredictionGeminiJobSample(project, gcsDestinationOutputUriPrefix);
  }

  // Create a batch prediction job using a JSONL input file and output URI, both in Cloud
  // Storage.
  public static BatchPredictionJob createBatchPredictionGeminiJobSample(
      String project, String gcsDestinationOutputUriPrefix) throws IOException {
    String location = "us-central1";
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint(String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location))
            .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 (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      GcsSource gcsSource =
          GcsSource.newBuilder()
              .addUris(
                  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/batch/"
                      + "batch_requests_for_multimodal_input.jsonl")
              // Or try
              // "gs://cloud-samples-data/generative-ai/batch/gemini_multimodal_batch_predict.jsonl"
              // for a batch prediction that uses audio, video, and an image.
              .build();
      BatchPredictionJob.InputConfig inputConfig =
          BatchPredictionJob.InputConfig.newBuilder()
              .setInstancesFormat("jsonl")
              .setGcsSource(gcsSource)
              .build();
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
      BatchPredictionJob.OutputConfig outputConfig =
          BatchPredictionJob.OutputConfig.newBuilder()
              .setPredictionsFormat("jsonl")
              .setGcsDestination(gcsDestination)
              .build();
      String modelName =
          String.format(
              "projects/%s/locations/%s/publishers/google/models/%s",
              project, location, "gemini-1.5-flash-002");

      BatchPredictionJob batchPredictionJob =
          BatchPredictionJob.newBuilder()
              .setDisplayName("my-display-name")
              .setModel(modelName) // Add model parameters per request in the input jsonl file.
              .setInputConfig(inputConfig)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .build();

      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      BatchPredictionJob response = client.createBatchPredictionJob(parent, batchPredictionJob);
      System.out.format("\tName: %s\n", response.getName());
      // Example response:
      //   Name: projects/<project>/locations/us-central1/batchPredictionJobs/<job-id>
      return response;
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Node.js.

// Import the aiplatform library
const aiplatformLib = require('@google-cloud/aiplatform');
const aiplatform = aiplatformLib.protos.google.cloud.aiplatform.v1;

/**
 * TODO(developer):  Uncomment/update these variables before running the sample.
 */
// projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// URI of the output folder in Google Cloud Storage.
// E.g. "gs://[BUCKET]/[OUTPUT]"
// outputUri = 'gs://my-bucket';

// URI of the input file in Google Cloud Storage.
// E.g. "gs://[BUCKET]/[DATASET].jsonl"
// Or try:
// "gs://cloud-samples-data/generative-ai/batch/gemini_multimodal_batch_predict.jsonl"
// for a batch prediction that uses audio, video, and an image.
const inputUri =
  'gs://cloud-samples-data/generative-ai/batch/batch_requests_for_multimodal_input.jsonl';
const location = 'us-central1';
const parent = `projects/${projectId}/locations/${location}`;
const modelName = `${parent}/publishers/google/models/gemini-1.5-flash-002`;

// Specify the location of the api endpoint.
const clientOptions = {
  apiEndpoint: `${location}-aiplatform.googleapis.com`,
};

// Instantiate the client.
const jobServiceClient = new aiplatformLib.JobServiceClient(clientOptions);

// Create a Gemini batch prediction job using Google Cloud Storage input and output buckets.
async function create_batch_prediction_gemini_gcs() {
  const gcsSource = new aiplatform.GcsSource({
    uris: [inputUri],
  });

  const inputConfig = new aiplatform.BatchPredictionJob.InputConfig({
    gcsSource: gcsSource,
    instancesFormat: 'jsonl',
  });

  const gcsDestination = new aiplatform.GcsDestination({
    outputUriPrefix: outputUri,
  });

  const outputConfig = new aiplatform.BatchPredictionJob.OutputConfig({
    gcsDestination: gcsDestination,
    predictionsFormat: 'jsonl',
  });

  const batchPredictionJob = new aiplatform.BatchPredictionJob({
    displayName: 'Batch predict with Gemini - GCS',
    model: modelName,
    inputConfig: inputConfig,
    outputConfig: outputConfig,
  });

  const request = {
    parent: parent,
    batchPredictionJob,
  };

  // Create batch prediction job request
  const [response] = await jobServiceClient.createBatchPredictionJob(request);
  console.log('Response name: ', response.name);
  // Example response:
  // Response name: projects/<project>/locations/us-central1/batchPredictionJobs/<job-id>
}

await create_batch_prediction_gemini_gcs();

Étape suivante

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