Usa la Gemini CLI

En esta página, se describe cómo usar la interfaz de línea de comandos (CLI) de Gemini con una instancia de Vertex AI Workbench.

Este documento está dirigido a analistas de datos, científicos de datos y desarrolladores de datos que trabajan con Vertex AI Workbench. En este documento, se supone que sabes escribir código en un entorno de notebook.

Descripción general

La Gemini CLI es un agente de IA de código abierto que proporciona acceso a Gemini directamente en una terminal. Para obtener más información, consulta geminicli.com.

La CLI de Gemini está disponible en las instancias de Vertex AI Workbench. Puedes usar Gemini CLI para hacer lo siguiente:

  • Crea un cuaderno nuevo.
  • Ejecuta celdas de notebooks.
  • Escribe y edita las celdas de código y texto de un notebook.
  • Explica código y conceptos técnicos.
  • Interactúa con el sistema de archivos local de una instancia de Vertex AI Workbench, lo que incluye realizar operaciones de archivos complejas que abarcan varios archivos en función de una sola instrucción de alto nivel.
  • Ejecutar comandos básicos de shell
  • Ejecuta comandos para interactuar con otros servicios de Google Cloud , como Vertex AI y BigQuery.

Limitaciones

Ten en cuenta las siguientes limitaciones cuando uses Gemini CLI con Vertex AI Workbench:

  • Gemini CLI es solo una CLI. No se incluyen una interfaz de chat gráfica ni herramientas avanzadas en el editor.

  • Cuando le pides a Gemini CLI que modifique un notebook, Gemini CLI cambia el archivo del notebook directamente en el disco de la instancia. Por este motivo, no puedes deshacer las ediciones realizadas por Gemini CLI con el botón Deshacer del editor de notebooks ni con Control+Z (Comando+Z en macOS). Sin embargo, puedes pedirle a Gemini CLI que deshaga un cambio con un comando en lenguaje natural, como Undo your last change.

Antes de comenzar

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  2. 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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Compute Engine, Notebooks, and Vertex AI 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

  5. 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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Compute Engine, Notebooks, and Vertex AI 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

Roles obligatorios

Para usar la CLI de Gemini en Vertex AI Workbench, debes otorgar permisos al usuario de la instancia de Vertex AI Workbench y a la cuenta de servicio de la instancia.

Otorga permisos al usuario de la instancia

Para obtener los permisos que necesitas para usar la CLI de Gemini en una instancia de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de Usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user) en el proyecto. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Otorga un permiso a la cuenta de servicio de tu instancia

Para asegurarte de que la cuenta de servicio de tu instancia de Vertex AI Workbench tenga el permiso necesario para habilitar la CLI de Gemini para que se ejecute en una instancia de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que le otorgue el rol de IAM de Usuario de Vertex AI (roles/aiplatform.user)) a la cuenta de servicio de tu instancia de Vertex AI Workbench en el proyecto.

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene el permiso aiplatform.endpoints.predict, que se requiere para habilitar la CLI de Gemini para que se ejecute en una instancia de Vertex AI Workbench.

Es posible que tu administrador también pueda otorgar este permiso a la cuenta de servicio de tu instancia de Vertex AI Workbench con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Usa la Gemini CLI

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

    Ir a Instancias

  2. Junto al nombre de una instancia de Vertex AI Workbench, haz clic en Abrir JupyterLab.

    Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

  3. En JupyterLab, haz clic en Archivo > Nuevo selector.

  4. En la pestaña Selector, en la sección Otro, haz clic en el mosaico Gemini CLI.

  5. Si es la primera vez que abres una terminal de Gemini CLI, ingresa Y para aceptar las condiciones.

    Tu instancia de Vertex AI Workbench instala la CLI de Gemini.

  6. En la terminal de Gemini CLI, ingresa una instrucción.

    Por ejemplo, puedes ingresar Create a new notebook named 'test-notebook'. Para ver ejemplos de instrucciones que podrían ser útiles, consulta Instrucciones de muestra.

Ejemplos de instrucciones

Para ayudarte a obtener ideas sobre cómo usar la Gemini CLI, consulta los siguientes ejemplos de instrucciones:

  • "Crea un notebook nuevo que entrene un modelo para predecir el "intervalo de ingresos" a partir de bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income, con BigQuery y Python".

  • "Resume el notebook llamado "test-file" y propón los próximos pasos para el proyecto".

  • "Quiero obtener una descripción general rápida de los notebooks en este directorio. Para cada archivo .ipynb, muéstrame las primeras 5 líneas".

  • "Crea un script con el contenido del notebook 'test-file'".

  • "Muéstrame cómo acceder a los datos de las tablas de BigQuery desde Vertex AI Workbench".

  • "Consulta la tabla bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income para encontrar la cantidad de personas con un rango de ingresos superior a USD 50,000".

  • "Configura mi proyecto Google Cloud predeterminado como mi-proyecto".

  • "Crea un bucket de Cloud Storage y sube todos los archivos CSV de mi directorio actual a él".

  • "Crea una instancia de Compute Engine con una imagen de Debian 11 y un tipo de máquina n1-standard-4".

  • "Crea un archivo de notebook que ejecute el código en el "test-script". Agrega celdas de texto que expliquen el código".

Cómo controlar el acceso a Gemini CLI

Puedes controlar el acceso a Gemini CLI en Vertex AI Workbench con los siguientes métodos:

  • Un administrador puede configurar una política de la organización para restringir el uso de modelos específicos de Gemini a nivel de la organización, la carpeta o el proyecto. Consulta Controla el acceso a los modelos de Model Garden. Gemini CLI sigue apareciendo en JupyterLab, pero no responde a las instrucciones.

  • Si no se otorga el permiso aiplatform.endpoints.predict, un administrador puede bloquear algunas identidades para que no puedan usar los extremos de Gemini para la inferencia.

Usa el comando mágico de Gemini CLI

Para usar Gemini CLI directamente en una celda de tu archivo de notebook, haz lo siguiente:

  1. Asegúrate de que Gemini CLI esté habilitada y de que el usuario o creador haya aceptado los Términos y Condiciones.
  2. En la primera línea de una celda nueva, ingresa %%geminicli_magic.
  3. En la misma celda, ingresa tu instrucción en la siguiente línea.
  4. Ejecuta la celda.

La CLI de Gemini agrega una nueva celda debajo con su respuesta.

Solucionar problemas

Si tienes problemas para usar Gemini CLI con instancias de Vertex AI Workbench, consulta Solución de problemas de Vertex AI Workbench para obtener ayuda con problemas habituales.

¿Qué sigue?