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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Python
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, 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.
-
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.
Instale ou atualize o SDK da Vertex AI para Python executando o seguinte comando:
pip3 install --upgrade "google-cloud-aiplatform>=1.38"
Node.js
- 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.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, 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.
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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.
Instalar ou atualizar o SDK da Vertex AI para Node.js executando o seguinte comando:
npm install @google-cloud/vertexai
Java
- 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.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
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In the Google Cloud console, 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.
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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.
-
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
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, 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.
-
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.
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 (cloud.google.com/go/vertexai)
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#
- 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.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, 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.
-
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
- 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 $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.
-
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
- Insira o comando abaixo para configurar as variáveis de ambiente. Substitua
PROJECT_ID
pelo ID do seu projeto do Google Cloud.MODEL_ID="gemini-1.5-flash-001" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
- Provisione o endpoint:
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${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?" } ] } }'
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 como chamar modelos da Vertex AI usando a biblioteca da OpenAI.