Menggunakan Gemini CLI

Menggunakan Gemini CLI

Pratinjau

Fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum dari Persyaratan Khusus Layanan. Fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Halaman ini menjelaskan cara menggunakan antarmuka command line (CLI) Gemini dengan instance Vertex AI Workbench.

Dokumen ini ditujukan untuk data analyst, data scientist, dan data developer yang menangani Vertex AI Workbench. Dokumen ini mengasumsikan bahwa Anda memiliki pengetahuan tentang cara menulis kode di lingkungan notebook.

Ringkasan

Gemini CLI adalah agen AI open source yang menyediakan akses ke Gemini langsung di terminal. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat geminicli.com.

Gemini CLI tersedia di instance Vertex AI Workbench. Anda dapat menggunakan Gemini CLI untuk melakukan hal berikut:

• Membuat notebook baru.
• Menjalankan sel notebook.
• Menulis dan mengedit sel kode dan teks notebook.
• Menjelaskan kode dan konsep teknis.
• Berinteraksi dengan sistem file lokal instance Vertex AI Workbench, termasuk melakukan operasi file kompleks yang mencakup beberapa file berdasarkan satu petunjuk tingkat tinggi.
• Menjalankan perintah shell dasar.
• Menjalankan perintah untuk berinteraksi dengan layanan lain Google Cloud , seperti Vertex AI dan BigQuery.

Batasan

Pertimbangkan batasan berikut saat Anda menggunakan Gemini CLI dengan Vertex AI Workbench:

• Gemini CLI hanya berupa CLI. Antarmuka chat grafis dan alat dalam editor lanjutan tidak disertakan.

• Saat Anda meminta Gemini CLI untuk mengubah notebook, Gemini CLI akan mengubah file notebook langsung di disk instance. Karena hal ini, Anda tidak dapat mengurungkan pengeditan yang dilakukan oleh Gemini CLI menggunakan tombol Urungkan editor notebook atau Control+Z (Command+Z di macOS). Namun, Anda dapat meminta Gemini CLI untuk mengurungkan perubahan menggunakan perintah bahasa alami, seperti Undo your last change.

Sebelum memulai

Sebagai teknologi tahap awal, Gemini untuk Google Cloud produk dapat menghasilkan output yang seolah masuk akal tetapi mengandung fakta yang salah. Sebaiknya validasi semua output dari Gemini untuk Google Cloud produk sebelum Anda menggunakannya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Gemini untuk Google Cloud dan responsible AI.

Login ke Google Cloud Akun Google Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.

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

Peran yang diperlukan

Untuk menggunakan Gemini CLI di Vertex AI Workbench, Anda harus memberikan izin kepada pengguna instance Vertex AI Workbench dan akun layanan instance.

Catatan: Gemini CLI beroperasi secara ketat dalam izin lingkungan instance Vertex AI Workbench Anda. Jika Anda (atau akun layanan yang digunakan instance Anda) tidak memiliki izin untuk mengakses resource tertentu, Gemini CLI juga tidak akan dapat mengaksesnya. Jika perintah gagal karena izin, minta administrator Anda untuk memberikan izin yang diperlukan.

Memberikan izin kepada pengguna instance

Guna mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan Gemini CLI di instance Vertex AI Workbench, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM Vertex AI User (roles/aiplatform.user) pada project tersebut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Memberikan izin ke akun layanan instance Anda

Untuk memastikan bahwa akun layanan instance Vertex AI Workbench Anda memiliki izin yang diperlukan untuk mengaktifkan Gemini CLI agar dapat berjalan di instance Vertex AI Workbench, minta administrator Anda untuk memberikan peran IAM Vertex AI User (roles/aiplatform.user)) ke akun layanan instance Vertex AI Workbench Anda di project.

Penting: Anda harus memberikan peran ini ke akun layanan instance Vertex AI Workbench Anda, bukan ke akun pengguna Anda. Jika peran tidak diberikan ke akun utama yang benar, error izin mungkin akan terjadi.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Peran bawaan ini berisi izin aiplatform.endpoints.predict , yang diperlukan untuk mengaktifkan Gemini CLI agar dapat berjalan di instance Vertex AI Workbench.

Administrator Anda mungkin juga dapat memberikan izin ini ke akun layanan instance Vertex AI Workbench Anda dengan izin ini dengan peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Menggunakan Gemini CLI

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Instances. Google Cloud

   Buka Instance

2. Di samping nama instance Vertex AI Workbench, klik Open JupyterLab.

   Instance Vertex AI Workbench akan membuka JupyterLab.

3. Di JupyterLab, klik File > New launcher.

4. Di tab Launcher, di bagian Other , klik kartu Gemini CLI.

5. Jika ini pertama kalinya Anda membuka terminal Gemini CLI, masukkan Y untuk menyetujui persyaratan dan ketentuan.

   Instance Vertex AI Workbench Anda akan menginstal the Gemini CLI.

6. Di terminal Gemini CLI, masukkan perintah.

   Misalnya, Anda dapat memasukkan Create a new notebook named 'test-notebook'. Untuk melihat contoh perintah yang mungkin berguna, lihat Contoh perintah.

Contoh perintah

Untuk membantu Anda mendapatkan ide tentang cara menggunakan Gemini CLI, lihat contoh perintah berikut:

• "Create a new notebook that trains a model to predict 'income bracket' from bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income, using BigQuery and Python."

• "Summarize the notebook named 'test-file', and propose next steps for the project."

• "I want to get a quick overview of the notebooks in this directory. For every .ipynb file, show me the first 5 lines of the file."

• "Create a script using the contents of the 'test-file' notebook."

• "Show me how to access data from BigQuery tables from within Vertex AI Workbench."

• "Query the bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income table to find the number of people with an income bracket of > 50K."

• "Set my default Google Cloud project to my-project."

• "Create a Cloud Storage bucket, and upload all the CSV files from my current directory to it."

• "Create a Compute Engine instance with a Debian 11 image and an n1-standard-4 machine type."

• "Create a notebook file that runs through the code in the 'test-script'. Add text cells that explain the code."

Mengontrol akses ke Gemini CLI

Anda dapat mengontrol akses ke Gemini CLI di Vertex AI Workbench menggunakan metode berikut:

• Administrator dapat menyiapkan kebijakan organisasi untuk membatasi penggunaan model Gemini tertentu di tingkat organisasi, folder, atau project. Lihat Mengontrol akses ke Model Garden model. Gemini CLI akan terus muncul di JupyterLab, tetapi CLI tidak merespons perintah.

• Dengan tidak memberikan izin aiplatform.endpoints.predict, administrator dapat memblokir beberapa identitas agar tidak dapat menggunakan endpoint Gemini untuk inferensi.

Menggunakan perintah magic Gemini CLI

Untuk menggunakan Gemini CLI langsung dalam sel di file notebook Anda, lakukan hal berikut:

1. Pastikan Gemini CLI diaktifkan dan pengguna atau pembuat telah menyetujui persyaratan dan ketentuan.
2. Di baris pertama sel baru, masukkan %%geminicli_magic.
3. Di sel yang sama, masukkan perintah Anda di baris berikutnya.
4. Jalankan sel.

Gemini CLI akan menambahkan sel baru di bawah dengan responsnya.

Memecahkan masalah

Jika Anda mengalami masalah saat menggunakan Gemini CLI dengan instance Vertex AI Workbench, lihat Memecahkan Masalah Vertex AI Workbench untuk mendapatkan bantuan terkait masalah umum.

Langkah berikutnya

• Pelajari Gemini lebih lanjut.

• Untuk mempelajari metode membuat kueri data BigQuery di notebook Vertex AI Workbench, lihat Membuat kueri data di BigQuery dari dalam JupyterLab.