Envoyer des requêtes à l'API Vertex AI pour Gemini

Envoyez des requêtes à l'API Gemini dans Vertex AI à l'aide d'un SDK de langage de programmation ou de l'API REST pour commencer à créer votre application d'IA générative sur Google Cloud.

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Python

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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Installez ou mettez à jour le SDK Vertex AI pour Python en exécutant la commande suivante :

   pip3 install --upgrade "google-cloud-aiplatform>=1.38"
       

Node.js

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   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Installez ou mettez à jour le SDK Vertex AI pour Node.js en exécutant la commande suivante :

   npm install @google-cloud/vertexai
       

Java

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Pour ajouter google-cloud-vertexai en tant que dépendance, ajoutez le code approprié pour votre environnement :

   Maven avec BOM

   Ajoutez le code HTML suivant à votre fichier 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 sans BOM

   Ajoutez le code HTML suivant à votre fichier 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

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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Examinez les packages Go de l'API Vertex AI disponibles pour déterminer le package qui répond le mieux aux besoins de votre projet :

   • Package cloud.google.com/go/vertexai (recommandé)

     vertexai est un package créé manuellement qui permet d'accéder aux fonctionnalités courantes.

     Ce package est recommandé comme point de départ pour la plupart des développeurs qui utilisent l'API Vertex AI. Pour accéder à des fonctionnalités qui ne sont pas encore couvertes par ce package, utilisez plutôt le package aiplatform généré automatiquement.

   • Package cloud.google.com/go/aiplatform

     aiplatform est un package généré automatiquement.

     Ce package est destiné aux projets nécessitant un accès aux fonctionnalités de l'API Vertex AI et à des fonctionnalités qui ne sont pas encore fournies par le package vertexai créé manuellement.

9. Installez le package Go souhaité en fonction des besoins de votre projet en exécutant l'une des commandes suivantes :

   # 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#

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2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

REST

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

5. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

   Remarque : Si vous connaissez l'API Gemini dans Google AI Studio, notez que l'API Gemini pour Vertex AI utilise Identity and Access Management à la place de clés API pour gérer l'accès.
7. Configurez des variables d'environnement en saisissant les informations suivantes. Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud.

   MODEL_ID="gemini-1.5-flash-002"
   PROJECT_ID="PROJECT_ID"
       

8. Provisionnez le point de terminaison :

   gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}
       

9. Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.

Envoyer une requête uniquement basé sur du texte

Après avoir configuré votre environnement local, envoyez une requête en texte uniquement à l'API Vertex AI Gemini. L'exemple suivant renvoie une liste de noms possibles pour un magasin de fleurs spécialisé.

Python

Pour envoyer une requête, créez un fichier Python (.py) et copiez-y le code suivant. Définissez la valeur de PROJECT_ID sur l'ID de votre projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier Python à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

response = model.generate_content(
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?"
)

print(response.text)

Node.js

Pour envoyer une requête, créez un fichier Node.js (.js) et copiez-y le code suivant. Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier JavaScript à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function generate_from_text_input(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const prompt =
    "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

  const resp = await generativeModel.generateContent(prompt);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

Pour envoyer une requête, créez un fichier Java (.java) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-google-cloud-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Java à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class TextInput {

  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-1.5-flash-001";
    String textPrompt =
        "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of"
            + " dried flowers?";

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

  // Passes the provided text input to the Gemini model and returns the text-only response.
  // For the specified textPrompt, the model returns a list of possible store names.
  public static String textInput(
      String projectId, String location, String modelName, String textPrompt) 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)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      GenerateContentResponse response = model.generateContent(textPrompt);
      String output = ResponseHandler.getText(response);
      return output;
    }
  }
}

Go

Pour envoyer une requête, créez un fichier Go (.go) et copiez-y le code suivant. Remplacez projectID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Go à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func generateContentFromText(w io.Writer, projectID string) error {
	location := "us-central1"
	modelName := "gemini-1.5-flash-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)
	prompt := genai.Text(
		"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?")

	resp, err := gemini.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}
	// See the JSON response in
	// https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/vertexai/genai#GenerateContentResponse.
	rb, err := json.MarshalIndent(resp, "", "  ")
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.MarshalIndent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, string(rb))
	return nil
}

C#

Pour envoyer une requête, créez un fichier C# (.cs) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier C# à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextInputSample
{
    public async Task<string> TextInput(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();
        string prompt = @"What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

Vous pouvez envoyer cette requête d'invite depuis Cloud Shell, la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrer l'appel REST dans votre application, le cas échéant.

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?"
      }
    ]
  }
}'

Le modèle renvoie une réponse. Notez que la réponse est générée par section, et chaque section est évaluée séparément pour garantir la sécurité.

Envoyer une requête incluant une image

Après avoir configuré votre environnement local, envoyez une requête incluant du texte et une image à l'API Vertex AI Gemini. L'exemple suivant renvoie une description de l'image fournie (image pour l'exemple Java).

Python

Pour envoyer une requête, créez un fichier Python (.py) et copiez-y le code suivant. Définissez la valeur de PROJECT_ID sur l'ID de votre projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier Python à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

response = model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
        "What is shown in this image?",
    ]
)

print(response.text)

Node.js

Pour envoyer une requête, créez un fichier Node.js (.js) et copiez-y le code suivant. Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier JavaScript à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

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-1.5-flash-001',
  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:');

  // Generate a response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);

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

  console.log(fullTextResponse);
}

Java

Pour envoyer une requête, créez un fichier Java (.java) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-google-cloud-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Java à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

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-1.5-flash-001";

    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://generativeai-downloads/images/scones.jpg";

      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();
    }
  }
}

Go

Pour envoyer une requête, créez un fichier Go (.go) et copiez-y le code suivant. Remplacez projectID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Go à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

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-1.5-flash-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
}

C#

Pour envoyer une requête, créez un fichier C# (.cs) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier C# à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
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-1.5-flash-001"
    )
    {
        // Create client
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        // Initialize content request
        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
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in this photo?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "image/png", FileUri = "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }
                    }
                }
            }
        };

        // 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();
    }
}

REST

Vous pouvez envoyer cette requête d'invite depuis Cloud Shell, la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrer l'appel REST dans votre application, le cas échéant.

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."
      }
    ]
  }
}'

Le modèle renvoie une réponse. Notez que la réponse est générée par section, et chaque section est évaluée séparément pour garantir la sécurité.

Envoyer une requête incluant des données audio et vidéo

Après avoir configuré votre environnement local, envoyez une requête incluant du texte, de l'audio et de la vidéo à l'API Vertex AI Gemini. L'exemple suivant renvoie une description de la vidéo fournie, y compris tous les éléments importants de la piste audio.

Python

Pour envoyer une requête, créez un fichier Python (.py) et copiez-y le code suivant. Définissez la valeur de PROJECT_ID sur l'ID de votre projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier Python à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update & uncomment line below
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

prompt = """
Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.
"""

video_file = Part.from_uri(
    uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
    mime_type="video/mp4",
)

contents = [video_file, prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)

Node.js

Pour envoyer une requête, créez un fichier Node.js (.js) et copiez-y le code suivant. Remplacez PROJECT_ID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier JavaScript à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function analyze_video_with_audio(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const filePart = {
    file_data: {
      file_uri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4',
      mime_type: 'video/mp4',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    Provide a description of the video.
    The description should also contain anything important which people say in the video.`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Java

Pour envoyer une requête, créez un fichier Java (.java) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-google-cloud-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Java à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

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 com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class VideoInputWithAudio {

  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-1.5-flash-001";

    videoAudioInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input, including its audio track.
  public static String videoAudioInput(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 videoUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "Provide a description of the video.\n The description should also "
                  + "contain anything important which people say in the video.",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);

      return output;
    }
  }
}

Go

Pour envoyer une requête, créez un fichier Go (.go) et copiez-y le code suivant. Remplacez projectID par l'ID de votre projet Google Cloud. Ensuite, exécutez le fichier Go à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// generateMultimodalContent shows how to send video and text prompts to a model, writing the response to
// the provided io.Writer.
func generateMultimodalContent(w io.Writer, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext("pixel8.mp4")),
		FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4",
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(`
			Provide a description of the video.
			The description should also contain anything important which people say in the video.
	`))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

C#

Pour envoyer une requête, créez un fichier C# (.cs) et copiez-y le code suivant. Choisissez your-project-id pour l'ID du projet Google Cloud. Exécutez ensuite le fichier C# à partir de la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrez le code dans votre application, le cas échéant.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class VideoInputWithAudio
{
    public async Task<string> DescribeVideo(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

Vous pouvez envoyer cette requête d'invite depuis Cloud Shell, la ligne de commande ou dans un IDE, ou intégrer l'appel REST dans votre application, le cas échéant.

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."
      }
    ]
  }
}'

Le modèle renvoie une réponse. Notez que la réponse est générée par section, et chaque section est évaluée séparément pour garantir la sécurité.

Étape suivante

• Apprenez-en plus sur l'API Gemini dans Vertex AI.
• Explorez la documentation de référence du SDK de l'API Vertex AI Gemini pour Python, Node.js, Java, Go ou C#.
• Consultez la section API de modèle pour Gemini dans Vertex AI.
• Découvrez comment appeler des modèles Vertex AI à l'aide de la bibliothèque OpenAI.