Vertex AI でテキスト生成のプロンプトを最適化する

このサンプルでは、Vertex AI プロンプト オプティマイザーを使用してテキスト生成モデルのプロンプトを最適化する方法を示します。

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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。

from google.cloud import aiplatform

# Initialize Vertex AI platform
aiplatform.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

# TODO(Developer): Check and update lines below
# cloud_bucket = "gs://cloud-samples-data"
# config_path = f"{cloud_bucket}/instructions/sample_configuration.json"
# output_path = "custom_job/output/"

custom_job = aiplatform.CustomJob(
    display_name="Prompt Optimizer example",
    worker_pool_specs=[
        {
            "replica_count": 1,
            "container_spec": {
                "image_uri": "us-docker.pkg.dev/vertex-ai-restricted/builtin-algorithm/apd:preview_v1_0",
                "args": [f"--config={cloud_bucket}/{config_path}"],
            },
            "machine_spec": {
                "machine_type": "n1-standard-4",
            },
        }
    ],
    staging_bucket=cloud_bucket,
    base_output_dir=f"{cloud_bucket}/{output_path}",
)

custom_job.submit()
print(f"Job resource name: {custom_job.resource_name}")
# Example response:
#    'projects/123412341234/locations/us-central1/customJobs/12341234123412341234'

次のステップ

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