Enviar solicitações para a API Vertex AI para Gemini
Envie solicitações para a API Gemini na Vertex AI usando um SDK de linguagem de programação ou a API REST para começar a criar seu aplicativo de IA generativa no Google Cloud.
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Para configurar seu ambiente local para enviar uma solicitação à API Vertex AI Gemini, selecione uma das seguintes guias:
Python
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
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No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
-
Crie as credenciais de autenticação para sua Conta do Google:
gcloud auth application-default login
Instale ou atualize o SDK da Vertex AI para Python executando o seguinte comando:
pip3 install "google-cloud-aiplatform>=1.38"
Node.js
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
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Ative a API Vertex AI.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
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Ative a API Vertex AI.
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No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
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Crie as credenciais de autenticação para sua Conta do Google:
gcloud auth application-default login
No Cloud Shell, instale ou atualize o SDK da Vertex AI para Node.js executando o seguinte comando:
npm install @google-cloud/vertexai
Java
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
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Ative a API Vertex AI.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
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Ative a API Vertex AI.
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No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
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Crie as credenciais de autenticação para sua Conta do Google:
gcloud auth application-default login
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Para adicionar
google-cloud-vertexai
como uma dependência, adicione o código apropriado para seu ambiente:Maven com BoM
Adicione o seguinte HTML a seu
pom.xml
:<dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>libraries-bom</artifactId> <version>26.32.0</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId> </dependency> </dependencies>
Maven sem BOM
Adicione o seguinte HTML a seu
pom.xml
:<dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-vertexai</artifactId> <version>0.4.0</version> </dependency>
Gradle without BOM
Add the following to your
build.gradle
implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:0.4.0'
Go
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
-
No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
-
Crie as credenciais de autenticação para sua Conta do Google:
gcloud auth application-default login
Analise os pacotes disponíveis da API Vertex AI para Go para determinar qual deles atende melhor às necessidades do seu projeto:
Pacote cloud.google.com/go/vertexai (recomendado)
vertexai
é um pacote criado por humanos que fornece acesso a recursos e capabilities comuns.Esse pacote é recomendado como ponto de partida para a maioria dos desenvolvedores que criam usando a API Vertex AI. Para acessar recursos e capabilities ainda não cobertos por esse pacote, use o
aiplatform
gerado automaticamente.Pacote cloud.google.com/go/aiplatform
aiplatform
é um pacote gerado automaticamente.Esse pacote é destinado a projetos que exigem acesso a recursos e capabilities da API Vertex AI ainda não fornecidos pelo pacote
vertexai
criado por humanos.
Instale o pacote Go desejado com base nas necessidades do seu projeto executando um dos seguintes comandos:
# Human authored package. Recommended for most developers. go get cloud.google.com/go/vertexai
# Auto-generated package. go get cloud.google.com/go/aiplatform
C#
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
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Ative a API Vertex AI.
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No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
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No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
-
Crie as credenciais de autenticação para sua Conta do Google:
gcloud auth application-default login
REST
- Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
-
No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.
-
Ative a API Vertex AI.
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No Console do Google Cloud, ative o Cloud Shell.
Na parte inferior do Console do Google Cloud, uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
- Insira o comando abaixo para configurar as variáveis de ambiente. Substitua
PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud.MODEL_ID="gemini-1.5-flash-001" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
- Provisione o endpoint:
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}
Opcional: se você estiver usando o Cloud Shell e for solicitado a autorizá-lo, clique em Autorizar.
Enviar uma solicitação somente de texto
Depois de configurar o ambiente local, envie uma solicitação somente de texto para a API Vertex AI Gemini. O exemplo a seguir retorna uma lista de possíveis nomes para uma floricultura especializada.
Python
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Python (.py
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Em seguida, execute o arquivo Python na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando
apropriado.
Node.js
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Node.js (.js
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo JavaScript na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao seu aplicativo quando
apropriado.
Java
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Java (.java
) e copie o código a seguir no arquivo. Defina your-google-cloud-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Java na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
Go
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Go (.go
) e copie o
código a seguir no arquivo. Substitua
projectID
pelo ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Go na linha de comando
ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
C#
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo C# (.cs
) e copie o
código a seguir no arquivo. Defina your-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo C# na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
REST
É possível enviar essa solicitação de prompt do Cloud Shell, da linha de comando ou de um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorporar a chamada REST ao aplicativo quando apropriado.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "text": "What\'s a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?" } ] } }'O modelo retorna uma resposta. A resposta é gerada em seções, e cada uma delas é avaliada separadamente quanto à segurança.
Enviar uma solicitação que inclua uma imagem
Depois de configurar o ambiente local, envie uma solicitação que inclua texto e uma imagem para a API Vertex AI Gemini. O exemplo a seguir retorna uma descrição da imagem fornecida (imagem para amostra Java).
Python
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Python (.py
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Em seguida, execute o arquivo Python na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando
apropriado.
Node.js
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Node.js (.js
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo JavaScript na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao seu aplicativo quando
apropriado.
Java
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Java (.java
) e copie o código a seguir no arquivo. Defina your-google-cloud-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Java na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
Go
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Go (.go
) e copie o
código a seguir no arquivo. Substitua
projectID
pelo ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Go na linha de comando
ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
C#
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo C# (.cs
) e copie o
código a seguir no arquivo. Defina your-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo C# na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
REST
É possível enviar essa solicitação de prompt do Cloud Shell, da linha de comando ou de um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorporar a chamada REST ao aplicativo quando apropriado.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }, { "text": "Describe this picture." } ] } }'
O modelo retorna uma resposta. A resposta é gerada em seções, e cada uma delas é avaliada separadamente quanto à segurança.
Envie uma solicitação que inclua áudio e vídeo
Depois de configurar seu ambiente local, envie uma solicitação que inclua texto, áudio e vídeo para a API Vertex AI Gemini. O exemplo a seguir retorna uma descrição do vídeo fornecido, incluindo qualquer coisa importante da faixa de áudio.
Python
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Python (.py
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Em seguida, execute o arquivo Python na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando
apropriado.
Node.js
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Node.js (.js
) e copie o código a seguir no arquivo. Substitua PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo JavaScript na
linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao seu aplicativo quando
apropriado.
Java
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Java (.java
) e copie o código a seguir no arquivo. Defina your-google-cloud-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Java na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
Go
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo Go (.go
) e copie o
código a seguir no arquivo. Substitua
projectID
pelo ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo Go na linha de comando
ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
C#
Para enviar uma solicitação de prompt, crie um arquivo C# (.cs
) e copie o
código a seguir no arquivo. Defina your-project-id
como o ID do projeto do Google Cloud. Depois, execute o arquivo C# na linha de comando ou em um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorpore o código ao aplicativo quando apropriado.
REST
É possível enviar essa solicitação de prompt do Cloud Shell, da linha de comando ou de um ambiente de desenvolvimento integrado ou incorporar a chamada REST ao aplicativo quando apropriado.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "video/mp4", "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" } }, { "text": "Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video." } ] } }'
O modelo retorna uma resposta. A resposta é gerada em seções, e cada uma delas é avaliada separadamente quanto à segurança.
A seguir
- Saiba mais sobre a API Gemini na Vertex AI.
- Confira a referência do SDK da API Vertex AI Gemini para Python, Node.js, Java, Go ou C#.
- Consulte a API Model para Gemini na Vertex AI.
- Saiba mais sobre como chamar o Gemini usando a biblioteca da OpenAI.