Início rápido: envie comandos de texto para o Gemini através do Vertex AI Studio

Pode usar o Vertex AI Studio para criar, testar e gerir comandos para os grandes modelos de linguagem (GMLs) Gemini da Google e modelos de terceiros. O Vertex AI Studio suporta determinados modelos de terceiros que são oferecidos no Vertex AI como modelos como serviço (MaaS), como os modelos Claude da Anthropic e os modelos Llama da Meta.

Nota: na utilização inicial de modelos de terceiros, o Vertex AI pede-lhe que aceite os termos de utilização do terceiro. Tem de o fazer uma vez para cada fornecedor externo para começar a usar os respetivos modelos.

Neste início rápido, vai:

• Envie estes comandos para a API Gemini através de exemplos da galeria de comandos de IA generativa, incluindo o seguinte:
  • Um comando de texto de resumo
  • Um comando de geração de código
• Veja o código usado para gerar as respostas

Antes de começar a usar comandos no Vertex AI Studio

Este início rápido requer que conclua os seguintes passos para configurar um Google Cloud projeto e ativar a API Vertex AI.

Para receber as autorizações necessárias para concluir as tarefas neste guia de início rápido, peça ao seu administrador que lhe conceda as seguintes funções da IAM no seu projeto:

• Para ativar a API Vertex AI, se ainda não estiver ativada: serviceusage.serviceUsageAdmin
• Para executar comandos no Vertex AI Studio: Utilizador da Vertex AI (roles/aiplatform.user)

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

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

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

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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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Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Exemplos de comandos no Vertex AI Studio

Um comando é um pedido de linguagem natural enviado a um modelo de linguagem que gera uma resposta. Os comandos podem conter perguntas, instruções, informações contextuais, exemplos de poucos disparos e entrada parcial para o modelo concluir. Depois de o modelo receber um comando, dependendo do tipo de modelo usado, pode gerar texto, incorporações, código, imagens, vídeos, música e muito mais.

Os comandos de exemplo na galeria de comandos do Vertex AI Studio são pré-concebidos para ajudar a demonstrar as capacidades do modelo. Cada comando está pré-configurado com valores de modelo e parâmetros especificados para que possa abrir o comando de exemplo e clicar em Enviar para gerar uma resposta.

Teste o modelo Gemini Flash com um comando de texto de resumo

Envie um comando de texto de resumo para a API Gemini na Vertex AI. Uma tarefa de resumo extrai as informações mais importantes do texto. Pode fornecer informações no comando para ajudar o modelo a criar um resumo ou pedir ao modelo para criar um resumo sozinho.

1. Aceda à página Galeria de comandos na secção do Vertex AI na Google Cloud consola.
   Aceder à galeria de comandos

2. No menu pendente Tarefas, selecione Resumir.

3. Abra o cartão Resumo de áudio.

   Este comando de exemplo inclui um ficheiro de áudio e pede um resumo do conteúdo do ficheiro numa lista com marcas.

   

4. Tenha em atenção que, no painel de definições, o valor predefinido do modelo está definido como Gemini-2.0-flash-001. Pode escolher um modelo Gemini diferente clicando em Mudar de modelo.

   

5. Clique em Enviar para gerar o resumo.

   

   O resultado é apresentado na resposta.

6. Para ver o código da API Vertex AI usado para gerar o resumo da transcrição, clique em Criar com código > Obter código.

   No painel Obter código, pode escolher a sua linguagem preferida para obter o código de exemplo para o comando ou pode abrir o código Python num bloco de notas do Colab Enterprise.

Teste o modelo Gemini Flash com um comando de geração de código

Envie um comando de geração de código para a API Gemini no Vertex AI. Uma tarefa de geração de código gera código usando uma descrição de linguagem natural.

1. Aceda à página Galeria de comandos na secção do Vertex AI na Google Cloud consola.
   Aceder à galeria de comandos

2. No menu pendente Tarefas, selecione Código.

3. Abra o cartão Gerar código a partir de comentários.

   Este comando de exemplo inclui uma instrução do sistema que indica ao modelo como responder e alguns métodos Java incompletos.

   

4. Tenha em atenção que, no painel de definições, o valor predefinido do modelo está definido como Gemini-2.0-flash-001. Pode escolher um modelo Gemini diferente clicando em Mudar de modelo.

   

5. Para concluir cada método gerando código nas áreas marcadas com <WRITE CODE HERE>, clique em Enviar .

   O resultado é apresentado na resposta.

6. Para ver o código da API Vertex AI usado para gerar o resumo da transcrição, clique em Criar com código > Obter código.

   No painel Obter código, pode escolher a sua linguagem preferida para obter o código de exemplo para o comando ou pode abrir o código Python num bloco de notas do Colab Enterprise.

Descubra o que se segue com os comandos

• Para saber mais sobre as capacidades no Vertex AI Studio, consulte as capacidades do Vertex AI Studio.
• Veja uma introdução à criação de comandos.
• Saiba como criar comandos multimodais e comandos de chat.