Gemini CLI を使用する

このページでは、Vertex AI Workbench インスタンスで Gemini コマンドライン インターフェース（CLI）を使用する方法について説明します。

このドキュメントは、Vertex AI Workbench を使用するデータ アナリスト、データ サイエンティスト、データ デベロッパーを対象としています。このドキュメントでは、ノートブック環境でコードを記述する方法について理解していることを前提としています。

概要

Gemini CLI は、ターミナルで Gemini に直接アクセスできるオープンソースの AI エージェントです。詳細については、 geminicli.comをご覧ください。

Gemini CLI は、Vertex AI Workbench インスタンスで使用できます。 Gemini CLI を使用して、次のことができます。

  • 新しいノートブックを作成します。
  • ノートブックのセルを実行します。
  • ノートブックのコードセルとテキストセルを記述して編集します。
  • コードと技術的な概念について説明する。
  • Vertex AI Workbench インスタンスのローカル ファイル システムを操作する。これには、単一の高レベルの指示に基づく、複数のファイルにわたる複雑なファイル操作の実行が含まれます。
  • 基本的なシェルコマンドを実行します。
  • Vertex AI や BigQuery などの他の Google Cloud サービスを操作するコマンドを実行します。

制限事項

Vertex AI Workbench で Gemini CLI を使用する場合は、次の制限事項を考慮してください。

  • Gemini CLI は CLI のみです。グラフィカル チャット インターフェースと高度なエディタ内ツールは含まれていません。

  • Gemini CLI にノートブックの変更を依頼すると、Gemini CLI はインスタンスのディスク上のノートブック ファイルを直接変更します。このため、ノートブック エディタの [元に戻す] ボタンまたは [Control+Z]（macOS の場合は [Command+Z]）を使用して、 Gemini CLI による編集を元に戻すことはできません。ただし、Gemini CLI に Undo your last change などの自然言語コマンドを使用して、変更を元に戻すように依頼できます。

始める前に

  1. アカウントにログインします。 Google Cloud を初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、実際のシナリオで Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。 Google Cloud新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

  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

    8.

必要なロール

Vertex AI Workbench で Gemini CLI を使用するには、Vertex AI Workbench インスタンスのユーザーとインスタンスのサービス アカウントに権限を付与する必要があります。

インスタンスのユーザーに権限を付与する

Vertex AI Workbench インスタンスで Gemini CLI を使用するために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user) IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。 ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織に対するアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタム ロールや他の事前定義 ロールから取得することもできます。

インスタンスのサービス アカウントに権限を付与する

Gemini CLI が Vertex AI Workbench インスタンスで実行されるために必要な権限が Vertex AI Workbench インスタンスのサービス アカウントに付与されるようにするには、プロジェクトに対するVertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user) IAM ロールを Vertex AI Workbench インスタンスのサービス アカウントに付与するように管理者に依頼してください。

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織に対するアクセス権の管理をご覧ください。

この事前定義ロールには、 aiplatform.endpoints.predict 権限が含まれています。 この権限は、 Gemini CLI が Vertex AI Workbench インスタンスで実行されるために必要です。

管理者は、カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、この権限を Vertex AI Workbench インスタンスのサービス アカウントに付与することもできます。

Gemini CLI を使用する

  1. コンソールで [インスタンス] ページに移動します。 Google Cloud

    [Spanner インスタンス] に移動

  2. Vertex AI Workbench インスタンス名の横にある [**JupyterLab を開く**] をクリックします。

    Vertex AI Workbench インスタンスで JupyterLab が表示されます。

  3. JupyterLab で、[File] [>] [New launcher].

  4. [Launcher] タブの [Other] セクションで、[Gemini CLI] タイルをクリックします。

  5. Gemini CLI ターミナルを初めて開く場合は、 Y と入力して利用規約に同意します。

    Vertex AI Workbench インスタンスに Gemini CLI がインストールされます。

  6. Gemini CLI ターミナルにプロンプトを入力します。

    たとえば、Create a new notebook named 'test-notebook' と入力します。役立つ可能性のあるプロンプトの例については、サンプル プロンプトをご覧ください。

サンプル プロンプト

Gemini CLI の使用方法のアイデアを得るために、次のサンプル プロンプトをご覧ください。

  • 「BigQuery と Python を使用して、bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income から「所得区分」を予測するモデルをトレーニングする新しいノートブックを作成します。」

  • 「'test-file' という名前のノートブックを要約し、プロジェクトの次のステップを提案してください。」

  • 「このディレクトリ内のノートブックの概要をすばやく把握したい。 .ipynb ファイルごとに、ファイルの最初の 5 行を表示してください。」

  • 「'test-file' ノートブックの内容を使用してスクリプトを作成します。」

  • Vertex AI Workbench 内から BigQuery テーブルのデータにアクセスする方法を教えてください。

  • 「bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income テーブルにクエリを実行して、所得区分が 50K を超える人数を調べます。」

  • 「デフォルトの Google Cloud プロジェクトを my-project に設定します。」

  • Cloud Storage バケットを作成し、現在のディレクトリにあるすべての CSV ファイルをアップロードします。

  • 「Debian 11 イメージと n1-standard-4 マシンタイプを使用して Compute Engine インスタンスを作成します。」

  • 「'test-script' のコードを実行するノートブック ファイルを作成します。 コードを説明するテキストセルを追加します。」

Gemini CLI へのアクセスを制御する

Vertex AI Workbench の Gemini CLI へのアクセスは、次の方法で制御できます。

  • 管理者は、組織、フォルダ、プロジェクト レベルで特定の Gemini モデルの使用を制限する組織のポリシーを設定できます。Model Garden モデルへのアクセスを制御するをご覧ください。Gemini CLI は JupyterLab に引き続き表示されますが、プロンプトに応答しません。

  • aiplatform.endpoints.predict 権限を付与しないことで、管理者は一部の ID が推論に Gemini エンドポイントを使用できないようにブロックできます。

Gemini CLI マジック コマンドを使用する

ノートブック ファイルのセル内で Gemini CLI を直接使用するには、次の操作を行います。

  1. Gemini CLI が有効になっていて、ユーザーまたは作成者が利用規約に同意していることを確認します。
  2. 新しいセルの最初の行に %%geminicli_magic と入力します。
  3. 同じセルで、次の行にプロンプトを入力します。
  4. セルを実行します。

Gemini CLI は、その応答とともに新しいセルを下に挿入します。

トラブルシューティング

Vertex AI Workbench インスタンスで Gemini CLI を使用する際に問題が発生した場合は、一般的な問題の解決に役立つVertex AI Workbench のトラブルシューティングをご覧ください。

次のステップ