Utiliser la CLI Gemini

Utiliser la CLI Gemini

Aperçu — Interface Private Service Connect

Cette fonctionnalité est soumise aux "Conditions des offres de pré-DG" de la section "Conditions générales du service" des Conditions spécifiques du service. Les fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une prise en charge limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Cette page explique comment utiliser l'interface de ligne de commande (CLI) Gemini avec une instance Vertex AI Workbench.

Ce document s'adresse aux analystes de données, aux data scientists et aux développeurs de données qui travaillent avec Vertex AI Workbench. Ce document suppose que vous savez écrire du code dans un environnement de notebook.

Présentation

Gemini CLI est un agent d'IA Open Source qui permet d'accéder à Gemini directement dans un terminal. Pour en savoir plus, consultez geminicli.com.

Gemini CLI est disponible dans les instances Vertex AI Workbench. Vous pouvez utiliser Gemini CLI pour effectuer les opérations suivantes :

• Créez un notebook.
• Exécutez les cellules du notebook.
• Écrivez et modifiez le code et les cellules de texte d'un notebook.
• Expliquer le code et les concepts techniques.
• Interagissez avec le système de fichiers local d'une instance Vertex AI Workbench, y compris en effectuant des opérations de fichier complexes qui s'étendent sur plusieurs fichiers en fonction d'une seule instruction de haut niveau.
• Exécuter des commandes shell de base
• Exécutez des commandes pour interagir avec d'autres services Google Cloud , tels que Vertex AI et BigQuery.

Limites

Tenez compte des limites suivantes lorsque vous utilisez Gemini CLI avec Vertex AI Workbench :

• Gemini CLI est une interface en ligne de commande uniquement. Une interface de chat graphique et des outils avancés dans l'éditeur ne sont pas inclus.

• Lorsque vous demandez à Gemini CLI de modifier un notebook, il modifie directement le fichier du notebook sur le disque de l'instance. Par conséquent, vous ne pouvez pas annuler les modifications apportées par Gemini CLI à l'aide du bouton Annuler de l'éditeur de notebook ni de Ctrl+Z (Cmd+Z sur macOS). Toutefois, vous pouvez demander à Gemini CLI d'annuler une modification à l'aide d'une commande en langage naturel, comme Undo your last change.

Avant de commencer

Cette technologie étant à un stade précoce, il se peut que les produits Gemini pour Google Cloudgénèrent des résultats qui semblent plausibles, mais qui sont en fait incorrects. Nous vous recommandons de vérifier tous les résultats des produits Gemini pour Google Cloud avant de les utiliser. Pour en savoir plus, consultez la page Gemini pour Google Cloud et l'IA responsable.

Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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.

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 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

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.

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 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

Rôles requis

Pour utiliser l'interface de ligne de commande Gemini dans Vertex AI Workbench, vous devez accorder des autorisations à l'utilisateur de l'instance Vertex AI Workbench et au compte de service de l'instance.

Remarque : La Gemini CLI fonctionne strictement dans les limites des autorisations de l'environnement de votre instance Vertex AI Workbench. Si vous (ou le compte de service utilisé par votre instance) n'êtes pas autorisé à accéder à une ressource spécifique, l'interface de ligne de commande Gemini ne pourra pas non plus y accéder. Si une commande échoue en raison d'autorisations, demandez à votre administrateur de vous accorder les autorisations nécessaires.

Accorder des autorisations à l'utilisateur de l'instance

Pour obtenir les autorisations nécessaires pour utiliser l'interface de ligne de commande Gemini dans une instance Vertex AI Workbench, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Utilisateur Vertex AI (roles/aiplatform.user)) sur le projet. Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Accorder une autorisation au compte de service de votre instance

Pour vous assurer que le compte de service de votre instance Vertex AI Workbench dispose de l'autorisation nécessaire pour permettre à l'interface de ligne de commande Gemini de s'exécuter dans une instance Vertex AI Workbench, demandez à votre administrateur d'accorder le rôle IAM Utilisateur Vertex AI (roles/aiplatform.user)) au compte de service de votre instance Vertex AI Workbench sur le projet.

Important : Vous devez accorder ce rôle au compte de service de votre instance Vertex AI Workbench, et non à votre compte utilisateur. Si vous ne l'accordez pas au bon compte principal, vous risquez de rencontrer des erreurs d'autorisation.

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Ce rôle prédéfini contient l'autorisation aiplatform.endpoints.predict, qui est nécessaire pour permettre à l'interface de ligne de commande Gemini de s'exécuter dans une instance Vertex AI Workbench.

Votre administrateur peut également attribuer cette autorisation au compte de service de votre instance Vertex AI Workbench avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Utiliser la CLI Gemini

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Instances.

   Accéder à la page "Instances"

2. À côté du nom d'une instance Vertex AI Workbench, cliquez sur Ouvrir JupyterLab.

   Votre instance Vertex AI Workbench ouvre JupyterLab.

3. Dans JupyterLab, cliquez sur File (Fichier) > New launcher (Nouveau lanceur d'applications).

4. Dans l'onglet Lanceur d'applications, dans la section Autre, cliquez sur le bouton CLI Gemini.

5. Si c'est la première fois que vous ouvrez un terminal Gemini CLI, saisissez Y pour accepter les conditions d'utilisation.

   Votre instance Vertex AI Workbench installe la Gemini CLI.

6. Dans le terminal Gemini CLI, saisissez un prompt.

   Par exemple, vous pouvez saisir Create a new notebook named 'test-notebook'. Pour obtenir des exemples de requêtes qui pourraient vous être utiles, consultez Exemples de requêtes.

Exemples de requêtes

Pour vous aider à trouver des idées sur la façon d'utiliser la Gemini CLI, consultez les exemples de requêtes suivants :

• "Crée un notebook qui entraîne un modèle pour prédire la tranche de revenus à partir de bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income, en utilisant BigQuery et Python."

• "Résume le notebook nommé 'test-file' et propose les prochaines étapes pour le projet."

• "Je veux obtenir un aperçu rapide des notebooks de ce répertoire. Pour chaque fichier .ipynb, affiche-moi les cinq premières lignes."

• "Crée un script à partir du contenu du notebook 'test-file'."

• "Montre-moi comment accéder aux données des tables BigQuery depuis Vertex AI Workbench."

• "Interroge la table bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income pour trouver le nombre de personnes dont la tranche de revenus est > 50 000."

• "Définis mon projet Google Cloud par défaut sur my-project."

• "Crée un bucket Cloud Storage et importe-y tous les fichiers CSV de mon répertoire actuel."

• "Crée une instance Compute Engine avec une image Debian 11 et un type de machine n1-standard-4."

• "Crée un fichier notebook qui exécute le code dans 'test-script'. Ajoute des cellules de texte qui expliquent le code."

Contrôler l'accès à Gemini CLI

Vous pouvez contrôler l'accès à Gemini CLI dans Vertex AI Workbench à l'aide des méthodes suivantes :

• Un administrateur peut configurer une règle d'administration pour restreindre l'utilisation de modèles Gemini spécifiques au niveau d'une organisation, d'un dossier ou d'un projet. Consultez Contrôler l'accès aux modèles Model Garden. Gemini CLI continue d'apparaître dans JupyterLab, mais ne répond pas aux requêtes.

• En n'accordant pas l'autorisation aiplatform.endpoints.predict, un administrateur peut empêcher certaines identités d'utiliser les points de terminaison Gemini pour l'inférence.

Utiliser la commande magique Gemini CLI

Pour utiliser Gemini CLI directement dans une cellule de votre fichier notebook, procédez comme suit :

1. Assurez-vous que la CLI Gemini est activée et que l'utilisateur ou le créateur a accepté les conditions d'utilisation.
2. Sur la première ligne d'une nouvelle cellule, saisissez %%geminicli_magic.
3. Dans la même cellule, saisissez votre requête sur la ligne suivante.
4. Exécutez le code de la cellule.

Gemini CLI ajoute une nouvelle cellule ci-dessous avec sa réponse.

Résoudre les problèmes

Si vous rencontrez un problème lors de l'utilisation de Gemini CLI avec des instances Vertex AI Workbench, consultez Résoudre les problèmes liés à Vertex AI Workbench pour obtenir de l'aide sur les problèmes courants.

Étapes suivantes

• En savoir plus sur Gemini

• Pour en savoir plus sur les méthodes d'interrogation des données BigQuery dans les notebooks Vertex AI Workbench, consultez Interroger des données dans BigQuery à partir de JupyterLab.