Chat Completions API を使用して、画像を説明するストリーミング テキストを生成する

Chat Completions API を使用して、画像を説明するストリーミング テキストを生成します。この API を使用すると、OpenAI ライブラリを使用して Vertex AI モデルにリクエストを送信できます。

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このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

コードサンプル

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。 詳細については、Vertex AI Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

import vertexai
import openai

from google.auth import default, transport

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
location = "us-central1"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=location)

# Programmatically get an access token
credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
auth_request = transport.requests.Request()
credentials.refresh(auth_request)

# OpenAI Client
client = openai.OpenAI(
    base_url=f"https://{location}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{location}/endpoints/openapi",
    api_key=credentials.token,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-1.5-flash-002",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Describe the following image:"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
                },
            ],
        }
    ],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content)
# Example response:
# Here's a description of the image:
# High-angle, close-up view of a rustic scene featuring several blueberry
# scones arranged on a piece of parchment paper...

次のステップ

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