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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Essai gratuitPour en savoir plus sur la configuration de Google Cloud après la création de votre compte, consultez la page Configurer Google Cloud.
Configurer votre environnement
Pour configurer votre environnement local d'envoi de requêtes à l'API Vertex AI Gemini, sélectionnez l'un des onglets suivants :
Python
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
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Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :
gcloud auth application-default login
Installez ou mettez à jour le SDK Vertex AI pour Python en exécutant la commande suivante :
pip3 install "google-cloud-aiplatform>=1.38"
Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.
Pour en savoir plus sur l'installation, la mise à jour et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Python, consultez les pages suivantes : Installer le SDK Vertex AI pour Python et Documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.
Node.js
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
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Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :
gcloud auth application-default login
Dans Cloud Shell, installez ou mettez à jour le SDK Vertex AI pour Node.js en exécutant la commande suivante :
npm install @google-cloud/vertexai
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Node.js, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Node.js.
Java
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
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Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :
gcloud auth application-default login
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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 sans BOM
Ajoutez les éléments suivants à votre
build.gradle
:implementation 'com.google.cloud:google-cloud-vertexai:0.4.0'
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du kit de développement Java Vertex AI (JDK), consultez la documentation de référence sur le JDK Vertex AI.
Go
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
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Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :
gcloud auth application-default login
Consultez les packages Go de l'API Vertex AI disponibles pour identifier celui 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.
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/aiplatformPour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Go, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Go.
C#
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
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Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :
gcloud auth application-default login
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour C#, consultez la documentation de référence sur le SDK Vertex AI pour C#.
REST
- Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
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Activez l'API Vertex AI
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Dans la console Google Cloud, activez Cloud Shell.
En bas de la fenêtre de la console Google Cloud, une session Cloud Shell démarre et affiche une invite de ligne de commande. Cloud Shell est un environnement shell dans lequel Google Cloud CLI est déjà installé, et dans lequel des valeurs sont déjà définies pour votre projet actuel. L'initialisation de la session peut prendre quelques secondes.
- Configurez des variables d'environnement en saisissant les informations suivantes. Remplacez
PROJECT_ID
par l'ID de votre projet Google Cloud.MODEL_ID="gemini-1.0-pro-vision" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
- Provisionnez le point de terminaison :
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}
Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.
Envoyer une requête uniquement en 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 d'invite, créez un fichier Python (.py
) et copiez le code suivant dans le fichier. Remplacez PROJECT_ID
par 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.
Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.
Pour en savoir plus sur l'installation, la mise à jour et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Python, consultez les pages suivantes : Installer le SDK Vertex AI pour Python et Documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.
Node.js
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Node.js (.js
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Node.js, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Node.js.
Java
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Java (.java
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du kit de développement Java Vertex AI (JDK), consultez la documentation de référence sur le JDK Vertex AI.
Go
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Go (.go
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Go, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Go.
C#
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier C# (.cs
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour C#, consultez la documentation de référence sur le SDK Vertex AI pour C#.
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}:generateContent -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.
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur REST et RPC pour l'IA générative.
Envoyer une requête incluant une image
Après avoir configuré votre environnement local, envoyez une requête incluant du texte et une image à l'API Gemini de Vertex AI. L'exemple suivant renvoie une description de l'image fournie (image pour l'exemple Java).
Python
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Python (.py
) et copiez le code suivant dans le fichier. Remplacez PROJECT_ID
par 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.
Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.
Pour en savoir plus sur l'installation, la mise à jour et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Python, consultez les pages suivantes : Installer le SDK Vertex AI pour Python et Documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.
Node.js
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Node.js (.js
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Node.js, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Node.js.
Java
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Java (.java
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du kit de développement Java Vertex AI (JDK), consultez la documentation de référence sur le JDK Vertex AI.
Go
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Go (.go
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Go, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Go.
C#
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier C# (.cs
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour C#, consultez la documentation de référence sur le SDK Vertex AI pour C#.
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.
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur REST et RPC pour l'IA générative.
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 d'invite, créez un fichier Python (.py
) et copiez le code suivant dans le fichier. Remplacez PROJECT_ID
par 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.
Facultatif : Si vous utilisez Cloud Shell et que vous êtes invité à l'autoriser, cliquez sur Autoriser.
Pour en savoir plus sur l'installation, la mise à jour et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Python, consultez les pages suivantes : Installer le SDK Vertex AI pour Python et Documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.
Node.js
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Node.js (.js
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Node.js, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Node.js.
Java
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Java (.java
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du kit de développement Java Vertex AI (JDK), consultez la documentation de référence sur le JDK Vertex AI.
Go
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier Go (.go
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour Go, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Go.
C#
Pour envoyer une requête d'invite, créez un fichier C# (.cs
) et copiez le code suivant dans le fichier. 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.
Pour en savoir plus sur l'installation et l'utilisation du SDK Vertex AI pour C#, consultez la documentation de référence sur le SDK Vertex AI pour C#.
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.
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence sur REST et RPC pour l'IA générative.
Étapes suivantes
- Apprenez-en plus sur l'API Gemini dans Vertex AI.
- Consultez la documentation de référence du SDK Python pour l'API Gemini dans Vertex AI.
- Consultez la page API de modèle pour Gemini dans Vertex AI.