텍스트 프롬프트 요청 보내기

Vertex AI를 사용하면 Google Cloud 콘솔, Vertex AI API, Python용 Vertex AI SDK에서 Vertex AI Studio를 사용하여 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 이 페이지에서는 이러한 인터페이스를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트하는 방법을 보여줍니다.

텍스트의 프롬프트 설계에 대한 자세한 내용은 텍스트 프롬프트 설계를 참조하세요.

텍스트 프롬프트 테스트

텍스트 프롬프트를 테스트하려면 다음 방법 중 하나를 선택합니다.

REST

Vertex AI API를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트하려면 POST 요청을 게시자 모델 엔드포인트로 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID
PROMPT: 프롬프트는 응답을 받기 위해 언어 모델에 제출되는 자연어 요청입니다. 프롬프트에는 완료하거나 계속할 모델에 대한 질문, 안내, 상황별 정보, 예시, 텍스트가 포함될 수 있습니다. (여기에서 프롬프트 주위에 따옴표를 추가하지 마세요.)
TEMPERATURE: 강도는 대답 생성 중 샘플링에 사용되며 topP 및 topK가 적용될 때 발생합니다. 온도는 토큰 선택의 무작위성 수준을 제어합니다. 온도가 낮을수록 자유롭거나 창의적인 답변과 거리가 먼 응답이 필요한 프롬프트에 적합하고, 온도가 높을수록 보다 다양하거나 창의적인 결과로 이어질 수 있습니다. 온도가 0이면 확률이 가장 높은 토큰이 항상 선택됩니다. 이 경우 특정 프롬프트에 대한 응답은 대부분 확정적이지만 여전히 약간의 변형이 가능합니다.
모델이 너무 일반적이거나, 너무 짧은 응답을 반환하거나 모델이 대체 응답을 제공할 경우에는 온도(temperature)를 높여보세요.
MAX_OUTPUT_TOKENS: 응답에서 생성될 수 있는 토큰의 최대 개수. 토큰은 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 단어 약 60~80개에 해당합니다.
응답이 짧을수록 낮은 값을 지정하고 잠재적으로 응답이 길면 높은 값을 지정합니다.
TOP_P: Top-P는 모델이 출력용 토큰을 선택하는 방식을 변경합니다. 토큰은 확률의 합이 Top-P 값과 같아질 때까지 확률이 가장 높은 것부터(Top-K 참조) 가장 낮은 것까지 선택됩니다. 예를 들어 토큰 A, B, C의 확률이 0.3, 0.2, 0.1이고 Top-P 값이 0.5이면 모델이 온도를 사용해서 다음 토큰으로 A 또는 B를 선택하고 C는 후보에서 제외합니다.
임의성이 낮은 응답에 낮은 값을 지정하고 임의성이 높은 응답에 높은 값을 지정합니다.
TOP_K: Top-K는 모델이 출력용 토큰을 선택하는 방식을 변경합니다. Top-K가 1이면 선택된 토큰이 모델의 어휘에 포함된 모든 토큰 중에서 가장 확률이 높다는 의미입니다(그리디 디코딩이라고도 함). 반면에 Top-K가 3이면 강도를 사용하여 가장 확률이 높은 3개 토큰 중에서 다음 토큰이 선택된다는 의미입니다.
각 토큰 선택 단계에서 확률이 가장 높은 Top-K 토큰이 샘플링됩니다. 그런 다음 Top-P를 기준으로 토큰을 추가로 필터링하고 온도 샘플링을 사용하여 최종 토큰을 선택합니다.

임의성이 낮은 응답에 낮은 값을 지정하고 임의성이 높은 응답에 높은 값을 지정합니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/text-bison:predict

JSON 요청 본문:

{
  "instances": [
    { "prompt": "PROMPT"}
  ],
  "parameters": {
    "temperature": TEMPERATURE,
    "maxOutputTokens": MAX_OUTPUT_TOKENS,
    "topP": TOP_P,
    "topK": TOP_K
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/text-bison:predict"

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/text-bison:predict" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

응답

{
  "predictions": [
    {
      "content": "RESPONSE"
      "citationMetadata": {
        "citations": []
      },
      "safetyAttributes": {
        "scores": [],
        "blocked": false,
        "categories": []
      }
    }
  ],
  "metadata": {
    "tokenMetadata": {
      "inputTokenCount": {
        "totalBillableCharacters": ,
        "totalTokens": 
      },
      "outputTokenCount": {
        "totalBillableCharacters": ,
        "totalTokens": 
      }
    }
  }
}

text-blice curl 명령어 예시

MODEL_ID="text-bison"
PROJECT_ID=PROJECT_ID

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}:predict -d \
$'{
  "instances": [
    { "prompt": "Give me ten interview questions for the role of program manager." }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 256,
    "topK": 40,
    "topP": 0.95
  }
}'

Python

Vertex AI SDK for Python을 설치하거나 업데이트하는 방법은 Vertex AI SDK for Python 설치를 참조하세요. 자세한 내용은 Python API 참고 문서를 확인하세요.

import vertexai

from vertexai.language_models import TextGenerationModel

# TODO(developer): Update project_id and location
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")
parameters = {
    "temperature": 0.2,  # Temperature controls the degree of randomness in token selection.
    "max_output_tokens": 256,  # Token limit determines the maximum amount of text output.
    "top_p": 0.8,  # Tokens are selected from most probable to least until the sum of their probabilities equals the top_p value.
    "top_k": 40,  # A top_k of 1 means the selected token is the most probable among all tokens.
}

model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison@002")
response = model.predict(
    "Give me ten interview questions for the role of program manager.",
    **parameters,
)
print(f"Response from Model: {response.text}")