Accede a modelos de Gemini desde un flujo de trabajo con Vertex AI

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La IA generativa en Vertex AI (también conocida como genAI o gen AI) te da acceso a los modelos de IA generativa de Google para varias modalidades (texto, código, imágenes y voz). Puedes probar y ajustar estos modelos de lenguaje grandes (LLM) y, luego, implementarlos para usarlos en tus aplicaciones potenciadas por IA. Para obtener más información, consulta la Descripción general de la IA generativa en Vertex AI.

Vertex AI tiene una variedad de modelos de base de IA generativa a los que se puede acceder a través de una API, incluidos los modelos que se usan en esta guía. Para obtener más información sobre cómo elegir un modelo, consulta Modelos de Google.

Cada modelo se expone a través de un extremo de publicador específico para tu proyecto deGoogle Cloud , por lo que no es necesario implementar el modelo de base, a menos que necesites ajustarlo para un caso de uso específico. Puedes enviar una instrucción al extremo del publicador. Un mensaje es una solicitud en lenguaje natural que se envía a un LLM para obtener una respuesta.

En este instructivo, se muestran flujos de trabajo que generan respuestas a partir de modelos de Vertex AI enviando instrucciones de texto a los extremos del publicador con un conector de Workflows o una solicitud HTTP POST. Para obtener más información, consulta la descripción general del conector de la API de Vertex AI y Cómo realizar una solicitud HTTP.

Ten en cuenta que puedes implementar y ejecutar cada flujo de trabajo de forma independiente.

Objetivos

En este instructivo, harás lo siguiente:

1. Habilita las APIs de Vertex AI y Workflows, y otorga el rol de usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user) a tu cuenta de servicio. Este rol permite acceder a la mayoría de las capacidades de Vertex AI. Para obtener más información sobre cómo configurar Vertex AI, consulta Configura un proyecto y un entorno de desarrollo.
2. Implementa y ejecuta un flujo de trabajo que le solicite a un modelo de Vertex AI que describa una imagen disponible públicamente a través de Cloud Storage. Para obtener más información, consulta Cómo hacer públicos los datos.
3. Implementa y ejecuta un flujo de trabajo que itera en paralelo una lista de países y solicita a un modelo de Vertex AI que genere y devuelva los historiales de los países. El uso de ramas paralelas te permite reducir el tiempo total de ejecución, ya que inicia las llamadas al LLM al mismo tiempo y espera a que se completen todas antes de combinar los resultados. Para obtener más información, consulta Cómo ejecutar pasos del flujo de trabajo en paralelo.
4. Implementar un flujo de trabajo que pueda resumir un documento grande Debido a que hay un límite en la ventana de contexto que establece la extensión del período que el modelo consulta durante el entrenamiento (y para las previsiones), el flujo de trabajo divide el documento en partes más pequeñas y, luego, le solicita a un modelo de Vertex AI que resuma cada parte en paralelo. Para obtener más información, consulta Descripción general de las estrategias de instrucciones y Horizonte de previsión, ventana de contexto y ventana de previsión.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• Vertex AI
• Workflows

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios.

Es posible que los usuarios de Google Cloud nuevos cumplan con los requisitos para acceder a una prueba gratuita.

Cuando completes las tareas que se describen en este documento, podrás borrar los recursos que creaste para evitar que se te siga facturando. Para obtener más información, consulta Realiza una limpieza.

Antes de comenzar

Antes de probar los ejemplos de este instructivo, asegúrate de haber completado los siguientes pasos.

Console

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.

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 and Workflows APIs.

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 APIs

Create a service account:

1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

2. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
3. Select your project.

4. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

5. Click Create and continue.

6. Grant the Vertex AI > Vertex AI User role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select Vertex AI > Vertex AI User.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
7. Click Continue.

8. Click Done to finish creating the service account.

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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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI and Workflows APIs.

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 APIs

Create a service account:

1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

2. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
3. Select your project.

4. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

5. Click Create and continue.

6. Grant the Vertex AI > Vertex AI User role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select Vertex AI > Vertex AI User.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
7. Click Continue.

8. Click Done to finish creating the service account.

gcloud

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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

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Enable the Vertex AI and Workflows APIs.

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 APIs

Create a service account:

1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

2. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
3. Select your project.

4. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

5. Click Create and continue.

6. Grant the roles/aiplatform.user role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select roles/aiplatform.user.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
7. Click Continue.

8. Click Done to finish creating the service account.

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 and Workflows APIs.

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 APIs

Create a service account:

1. Ensure that you have the Create Service Accounts IAM role (roles/iam.serviceAccountCreator). Learn how to grant roles.

2. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

   Go to Create service account
3. Select your project.

4. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

   In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

5. Click Create and continue.

6. Grant the roles/aiplatform.user role to the service account.

   To grant the role, find the Select a role list, then select roles/aiplatform.user.

   Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
7. Click Continue.

8. Click Done to finish creating the service account.

Implementa un flujo de trabajo que describa una imagen

Implementa un flujo de trabajo que use un método de conector (generateContent) para realizar una solicitud a un extremo del publicador del modelo. El método admite la generación de contenido con entradas multimodales.

El flujo de trabajo proporciona una instrucción de texto y el URI de una imagen que está disponible de forma pública en un bucket de Cloud Storage. Puedes ver la imagen y, en la consola de Google Cloud , puedes ver los detalles del objeto.

El flujo de trabajo devuelve una descripción de la imagen a partir de la respuesta generada por el modelo.

Para obtener más información sobre los parámetros del cuerpo de la solicitud HTTP que se usan cuando se le indica al LLM y los elementos del cuerpo de la respuesta, consulta la referencia de la API de Gemini.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Recomendaciones.

   Ir a Workflows

2. Haz clic en  Crear.

3. Ingresa un nombre para el flujo de trabajo nuevo: describe-image.

4. En la lista Región, selecciona us-central1 (Iowa).

5. En Cuenta de servicio, selecciona la cuenta de servicio que creaste antes.

6. Haz clic en Siguiente.

7. En el editor de flujos de trabajo, ingresa la siguiente definición para el flujo de trabajo:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - text_combined: ""
       - ask_llm:
           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
           args:
               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
               region: ${location}
               body:
                   contents:
                       role: user
                       parts:
                       - fileData:
                           mimeType: image/jpeg
                           fileUri: ${args.image_url}
                       - text: Describe this picture in detail
                   generation_config:
                       temperature: 0.4
                       max_output_tokens: 2048
                       top_p: 1
                       top_k: 32
           result: llm_response
       - return_result:
           return:
               image_url: ${args.image_url}
               image_description: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}

8. Haz clic en Implementar.

gcloud

1. Crea un archivo de código fuente para tu flujo de trabajo:

   touch describe-image.yaml

2. En un editor de texto, copia el siguiente flujo de trabajo en tu archivo de código fuente:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - text_combined: ""
       - ask_llm:
           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
           args:
               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
               region: ${location}
               body:
                   contents:
                       role: user
                       parts:
                       - fileData:
                           mimeType: image/jpeg
                           fileUri: ${args.image_url}
                       - text: Describe this picture in detail
                   generation_config:
                       temperature: 0.4
                       max_output_tokens: 2048
                       top_p: 1
                       top_k: 32
           result: llm_response
       - return_result:
           return:
               image_url: ${args.image_url}
               image_description: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}

3. Para implementar el flujo de trabajo, ingresa el siguiente comando:

   gcloud workflows deploy describe-image \
       --source=describe-image.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Ejecuta el flujo de trabajo

Ejecuta la definición actual del flujo de trabajo asociada con el flujo de trabajo.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Recomendaciones.

   Ir a Workflows

2. En la página Workflows, selecciona el flujo de trabajo describe-image para ir a su página de detalles.

3. En la página Detalles del flujo de trabajo, haz clic en Ejecutar.

4. En Input, ingresa lo siguiente:

   {"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}

5. Haz clic de nuevo en Ejecutar.

6. Consulta los resultados del flujo de trabajo en el panel Output.

   El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo:

   {
     "image_description": "There are three pink peony flowers on the right side of the picture[]...]There is a white napkin on the table.",
     "image_url": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"
   }

gcloud

1. Abre una terminal.

2. Ejecuta el flujo de trabajo:

   gcloud workflows run describe-image \
       --data='{"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}'

   Los resultados de la ejecución deberían ser similares a los siguientes:

     Waiting for execution [258b530e-a093-46d7-a4ff-cbf5392273c0] to complete...done.
     argument: '{"image_url":"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg"}'
     createTime: '2024-02-09T13:59:32.166409938Z'
     duration: 4.174708484s
     endTime: '2024-02-09T13:59:36.341118422Z'
     name: projects/1051295516635/locations/us-central1/workflows/describe-image/executions/258b530e-a093-46d7-a4ff-cbf5392273c0
     result: "{\"image_description\":\"The picture shows a rustic table with a white surface,\
       \ on which there are several scones with blueberries, as well as two cups of coffee\
       [...]
       \ on the table. The background of the table is a dark blue color.\",\"image_url\"\
       :\"gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg\"}"
     startTime: '2024-02-09T13:59:32.166409938Z'
     state: SUCCEEDED

Implementa un flujo de trabajo que genere historiales de países

Implementa un flujo de trabajo que itera una lista de entrada de países en paralelo y usa un método de conector (generateContent) para realizar una solicitud a un extremo del publicador del modelo. El método admite la generación de contenido con entradas multimodales.

El flujo de trabajo devuelve los historiales de países generados por el modelo y los combina en un mapa.

Para obtener más información sobre los parámetros del cuerpo de la solicitud HTTP que se usan cuando se le indica al LLM y los elementos del cuerpo de la respuesta, consulta la referencia de la API de Gemini.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Recomendaciones.

   Ir a Workflows

2. Haz clic en  Crear.

3. Ingresa un nombre para el flujo de trabajo nuevo: gemini-pro-country-histories.

4. En la lista Región, selecciona us-central1 (Iowa).

5. En Cuenta de servicio, selecciona la cuenta de servicio que creaste antes.

6. Haz clic en Siguiente.

7. En el editor de flujos de trabajo, ingresa la siguiente definición para el flujo de trabajo:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - histories: {}
       - loop_over_countries:
           parallel:
               shared: [histories]
               for:
                   value: country
                   in: ${args.countries}
                   steps:
                       - ask_llm:
                           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
                           args:
                               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
                               region: ${location}
                               body:
                                   contents:
                                       role: "USER"
                                       parts:
                                           text: ${"Can you tell me about the history of " + country}
                                   generation_config:
                                       temperature: 0.5
                                       max_output_tokens: 2048
                                       top_p: 0.8
                                       top_k: 40
                           result: llm_response
                       - add_to_histories:
                           assign:
                               - histories[country]: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}
       - return_result:
           return: ${histories}

8. Haz clic en Implementar.

gcloud

1. Crea un archivo de código fuente para tu flujo de trabajo:

   touch gemini-pro-country-histories.yaml

2. En un editor de texto, copia el siguiente flujo de trabajo en tu archivo de código fuente:

   main:
       params: [args]
       steps:
       - init:
           assign:
               - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
               - location: "us-central1"
               - model: "gemini-2.5-flash"
               - histories: {}
       - loop_over_countries:
           parallel:
               shared: [histories]
               for:
                   value: country
                   in: ${args.countries}
                   steps:
                       - ask_llm:
                           call: googleapis.aiplatform.v1.projects.locations.endpoints.generateContent
                           args:
                               model: ${"projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model}
                               region: ${location}
                               body:
                                   contents:
                                       role: "USER"
                                       parts:
                                           text: ${"Can you tell me about the history of " + country}
                                   generation_config:
                                       temperature: 0.5
                                       max_output_tokens: 2048
                                       top_p: 0.8
                                       top_k: 40
                           result: llm_response
                       - add_to_histories:
                           assign:
                               - histories[country]: ${llm_response.candidates[0].content.parts[0].text}
       - return_result:
           return: ${histories}

3. Para implementar el flujo de trabajo, ingresa el siguiente comando:

   gcloud workflows deploy gemini-pro-country-histories \
       --source=gemini-pro-country-histories.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Ejecuta el flujo de trabajo

Ejecuta la definición actual del flujo de trabajo asociada con el flujo de trabajo.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Recomendaciones.

   Ir a Workflows

2. En la página Flujos de trabajo, selecciona el flujo de trabajo gemini-pro-country-histories para ir a su página de detalles.

3. En la página Detalles del flujo de trabajo, haz clic en Ejecutar.

4. En Input, ingresa lo siguiente:

   {"countries":["Argentina", "Bhutan", "Cyprus", "Denmark", "Ethiopia"]}

5. Haz clic de nuevo en Ejecutar.

6. Consulta los resultados del flujo de trabajo en el panel Output.

   El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo:

   {
     "Argentina": "The history of Argentina is a complex and fascinating one, marked by periods of prosperity and decline, political [...]
     "Bhutan": "The history of Bhutan is a rich and fascinating one, dating back to the 7th century AD. Here is a brief overview: [...]
     "Cyprus": "The history of Cyprus is a long and complex one, spanning over 10,000 years. The island has been ruled by a succession [...]
     "Denmark": "1. **Prehistory and Early History (c. 12,000 BC - 800 AD)**\\n   - The earliest evidence of human habitation in Denmark [...]
     "Ethiopia": "The history of Ethiopia is a long and complex one, stretching back to the earliest human civilizations. The country is [...]
   }

gcloud

1. Abre una terminal.

2. Ejecuta el flujo de trabajo:

   gcloud workflows run gemini-pro-country-histories \
       --data='{"countries":["Argentina", "Bhutan", "Cyprus", "Denmark", "Ethiopia"]}' \
       --location=us-central1

   Los resultados de la ejecución deberían ser similares a los siguientes:

     Waiting for execution [7ae1ccf1-29b7-4c2c-99ec-7a12ae289391] to complete...done.
     argument: '{"countries":["Argentina","Bhutan","Cyprus","Denmark","Ethiopia"]}'
     createTime: '2024-02-09T16:25:16.742349156Z'
     duration: 12.075968673s
     endTime: '2024-02-09T16:25:28.818317829Z'
     name: projects/1051295516635/locations/us-central1/workflows/gemini-pro-country-histories/executions/7ae1ccf1-29b7-4c2c-99ec-7a12ae289391
     result: "{\"Argentina\":\"The history of Argentina can be traced back to the arrival\
       [...]
       n* 2015: Argentina elects Mauricio Macri as president.\",\"Bhutan\":\"The history\
       [...]
       \ natural beauty, ancient monasteries, and friendly people.\",\"Cyprus\":\"The history\
       [...]
       ,\"Denmark\":\"The history of Denmark can be traced back to the Stone Age, with\
       [...]
       \ a high standard of living.\",\"Ethiopia\":\"The history of Ethiopia is long and\
       [...]
     startTime: '2024-02-09T16:25:16.742349156Z'
     state: SUCCEEDED

Implementa un flujo de trabajo que resuma un documento grande

Implementa un flujo de trabajo que divida un documento grande en partes más pequeñas y realice solicitudes de http.post a un extremo del publicador del modelo en paralelo para que el modelo pueda resumir cada parte de forma simultánea. Por último, el flujo de trabajo combina todos los resúmenes parciales en uno completo.

Para obtener más información sobre los parámetros del cuerpo de la solicitud HTTP que se usan cuando se le indica al LLM y los elementos del cuerpo de la respuesta, consulta la referencia de la API de Gemini.

La definición del flujo de trabajo supone que creaste un bucket de Cloud Storage en el que puedes subir un archivo de texto. Para obtener más información sobre el conector de Workflows (googleapis.storage.v1.objects.get) que se usa para recuperar objetos del bucket de Cloud Storage, consulta la referencia de conectores.

Después de implementar el flujo de trabajo, puedes ejecutarlo creando un activador de Eventarc adecuado y, luego, subiendo un archivo al bucket. Para obtener más información, consulta Enruta eventos de Cloud Storage a Workflows. Ten en cuenta que se deben habilitar APIs adicionales y otorgar roles adicionales, incluido el rol de usuario de objetos de Storage (roles/storage.objectUser) a tu cuenta de servicio, que admite el uso de objetos de Cloud Storage. Para obtener más información, consulta la sección Prepararse para crear un activador.

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Recomendaciones.

   Ir a Workflows

2. Haz clic en  Crear.

3. Ingresa un nombre para el flujo de trabajo nuevo: gemini-pro-summaries.

4. En la lista Región, selecciona us-central1 (Iowa).

5. En Cuenta de servicio, selecciona la cuenta de servicio que creaste antes.

6. Haz clic en Siguiente.

7. En el editor de flujos de trabajo, ingresa la siguiente definición para el flujo de trabajo:

   main:
       params: [input]
       steps:
       - assign_file_vars:
           assign:
               - file_size: ${int(input.data.size)}
               - chunk_size: 64000
               - n_chunks: ${int(file_size / chunk_size)}
               - summaries: []
               - all_summaries_concatenated: ""
       - loop_over_chunks:
           parallel:
               shared: [summaries]
               for:
                   value: chunk_idx
                   range: ${[0, n_chunks]}
                   steps:
                       - assign_bounds:
                           assign:
                               - lower_bound: ${chunk_idx * chunk_size}
                               - upper_bound: ${(chunk_idx + 1) * chunk_size}
                               - summaries: ${list.concat(summaries, "")}
                       - dump_file_content:
                           call: http.get
                           args:
                               url: ${"https://storage.googleapis.com/storage/v1/b/" + input.data.bucket + "/o/" + input.data.name + "?alt=media"}
                               auth:
                                   type: OAuth2
                               headers:
                                   Range: ${"bytes=" + lower_bound + "-" + upper_bound}
                           result: file_content
                       - assign_chunk:
                           assign:
                               - chunk: ${file_content.body}
                       - generate_chunk_summary:
                           call: ask_gemini_for_summary
                           args:
                               textToSummarize: ${chunk}
                           result: summary
                       - assign_summary:
                           assign:
                               - summaries[chunk_idx]: ${summary}
       - concat_summaries:
           for:
               value: summary
               in: ${summaries}
               steps:
                   - append_summaries:
                       assign:
                           - all_summaries_concatenated: ${all_summaries_concatenated + "\n" + summary}
       - reduce_summary:
           call: ask_gemini_for_summary
           args:
               textToSummarize: ${all_summaries_concatenated}
           result: final_summary
       - return_result:
           return:
               - summaries: ${summaries}
               - final_summary: ${final_summary}
   
   ask_gemini_for_summary:
       params: [textToSummarize]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - location: "us-central1"
                   - model: "gemini-2.5-pro"
                   - summary: ""
           - call_gemini:
               call: http.post
               args:
                   url: ${"https://" + location + "-aiplatform.googleapis.com" + "/v1/projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model + ":generateContent"}
                   auth:
                       type: OAuth2
                   body:
                       contents:
                           role: user
                           parts:
                               - text: '${"Make a summary of the following text:\n\n" + textToSummarize}'
                       generation_config:
                           temperature: 0.2
                           maxOutputTokens: 2000
                           topK: 10
                           topP: 0.9
               result: gemini_response
           # Sometimes, there's no text, for example, due to safety settings
           - check_text_exists:
               switch:
               - condition: ${not("parts" in gemini_response.body.candidates[0].content)}
                 next: return_summary
           - extract_text:
               assign:
                   - summary: ${gemini_response.body.candidates[0].content.parts[0].text}
           - return_summary:
               return: ${summary}

8. Haz clic en Implementar.

gcloud

1. Crea un archivo de código fuente para tu flujo de trabajo:

   touch gemini-pro-summaries.yaml

2. En un editor de texto, copia el siguiente flujo de trabajo en tu archivo de código fuente:

   main:
       params: [input]
       steps:
       - assign_file_vars:
           assign:
               - file_size: ${int(input.data.size)}
               - chunk_size: 64000
               - n_chunks: ${int(file_size / chunk_size)}
               - summaries: []
               - all_summaries_concatenated: ""
       - loop_over_chunks:
           parallel:
               shared: [summaries]
               for:
                   value: chunk_idx
                   range: ${[0, n_chunks]}
                   steps:
                       - assign_bounds:
                           assign:
                               - lower_bound: ${chunk_idx * chunk_size}
                               - upper_bound: ${(chunk_idx + 1) * chunk_size}
                               - summaries: ${list.concat(summaries, "")}
                       - dump_file_content:
                           call: http.get
                           args:
                               url: ${"https://storage.googleapis.com/storage/v1/b/" + input.data.bucket + "/o/" + input.data.name + "?alt=media"}
                               auth:
                                   type: OAuth2
                               headers:
                                   Range: ${"bytes=" + lower_bound + "-" + upper_bound}
                           result: file_content
                       - assign_chunk:
                           assign:
                               - chunk: ${file_content.body}
                       - generate_chunk_summary:
                           call: ask_gemini_for_summary
                           args:
                               textToSummarize: ${chunk}
                           result: summary
                       - assign_summary:
                           assign:
                               - summaries[chunk_idx]: ${summary}
       - concat_summaries:
           for:
               value: summary
               in: ${summaries}
               steps:
                   - append_summaries:
                       assign:
                           - all_summaries_concatenated: ${all_summaries_concatenated + "\n" + summary}
       - reduce_summary:
           call: ask_gemini_for_summary
           args:
               textToSummarize: ${all_summaries_concatenated}
           result: final_summary
       - return_result:
           return:
               - summaries: ${summaries}
               - final_summary: ${final_summary}
   
   ask_gemini_for_summary:
       params: [textToSummarize]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - location: "us-central1"
                   - model: "gemini-2.5-pro"
                   - summary: ""
           - call_gemini:
               call: http.post
               args:
                   url: ${"https://" + location + "-aiplatform.googleapis.com" + "/v1/projects/" + project + "/locations/" + location + "/publishers/google/models/" + model + ":generateContent"}
                   auth:
                       type: OAuth2
                   body:
                       contents:
                           role: user
                           parts:
                               - text: '${"Make a summary of the following text:\n\n" + textToSummarize}'
                       generation_config:
                           temperature: 0.2
                           maxOutputTokens: 2000
                           topK: 10
                           topP: 0.9
               result: gemini_response
           # Sometimes, there's no text, for example, due to safety settings
           - check_text_exists:
               switch:
               - condition: ${not("parts" in gemini_response.body.candidates[0].content)}
                 next: return_summary
           - extract_text:
               assign:
                   - summary: ${gemini_response.body.candidates[0].content.parts[0].text}
           - return_summary:
               return: ${summary}

3. Para implementar el flujo de trabajo, ingresa el siguiente comando:

   gcloud workflows deploy gemini-pro-summaries \
       --source=gemini-pro-summaries.yaml \
       --location=us-central1 \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra el proyecto

Console

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los IDs personalizados de los proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto, en lugar de todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los IDs personalizados de los proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto, en lugar de todo el proyecto.

Si planeas explorar varios instructivos, arquitecturas o guías de inicio rápido, reutilizar proyectos puede ser útil para no exceder los límites de cuota de los proyectos.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

Go to Manage resources

In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.

In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Borra los recursos individuales

Borra los flujos de trabajo que creaste en este instructivo.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre los conectores de Workflows.
• Obtén más información sobre el método generateContent de Vertex AI.