Guia de início rápido: enviar comandos de texto para o Gemini usando o Vertex AI Studio

Use o Vertex AI Studio para criar, testar e gerenciar comandos para os Gemini modelos de linguagem grandes (LLMs) do Google e modelos de terceiros. O Vertex AI Studio oferece suporte a determinados modelos de terceiros oferecidos na Vertex AI como modelos como serviço (MaaS), como os modelos do Anthropic Claude e do Llama da Meta.

Observação: no uso inicial de modelos de terceiros, a Vertex AI solicita que você aceite os termos e condições de terceiros. Faça isso uma vez para cada provedor de terceiros para começar a usar os modelos.

Neste guia de início rápido, você fará as seguintes tarefas:

• Enviar esses comandos para a API Gemini usando exemplos da galeria de comandos de IA generativa, incluindo o seguinte:
  • Um comando de texto de resumo
  • Um comando de geração de código
• Ver o código usado para gerar as respostas

Antes de começar a fazer perguntas no Vertex AI Studio

Este guia de início rápido exige que você conclua as etapas a seguir para configurar um Google Cloud projeto e ativar a API Vertex AI.

Para conseguir as permissões necessárias para concluir as tarefas neste guia de início rápido, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

• Para ativar a API Vertex AI, se ela ainda não estiver ativada: serviceusage.serviceUsageAdmin
• Para executar comandos no Vertex AI Studio: usuário da Vertex AI (roles/aiplatform.user)

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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 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 Vertex AI API.

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 API

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.

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Enable the Vertex AI API.

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Enable the API

Exemplos de comandos no Vertex AI Studio

Um comando é um pedido em linguagem natural enviado a um modelo de linguagem que gera uma resposta. Os comandos podem conter perguntas, instruções, informações contextuais, exemplos few-shot, e entrada parcial para que o modelo conclua. Depois que o modelo recebe um comando, dependendo do tipo de modelo usado, ele pode gerar texto, embeddings, código, imagens, vídeos, músicas e mais.

Os exemplos de comandos na galeria de comandos do Vertex AI Studio são pré-criados para ajudar a demonstrar os recursos do modelo. Cada comando é pré-configurado com um modelo e valores de parâmetro especificados. Dessa maneira, basta abrir o comando de amostra e clicar em Enviar para gerar uma resposta.

Testar o modelo Gemini flash usando um comando de texto de resumo

Envie um comando de texto de resumo para a API Gemini na Vertex AI. Uma tarefa de resumo extrai as informações mais importantes do texto. Você pode fornecer informações no comando para ajudar o modelo a criar um resumo ou pedir que ele crie um resumo por conta própria.

1. Acesse a página Galeria de comandos na seção "Vertex AI" noconsole. Google Cloud
   Acessar a galeria de comandos

2. No menu suspenso Tarefas, selecione Resumir.

3. Abra o card Resumo de áudio.

   Esse exemplo de comando inclui um arquivo de áudio e solicita um resumo do conteúdo do arquivo em uma lista com marcadores.

   

4. No painel de configurações, o valor padrão do modelo está definido como Gemini-2.0-flash-001. Você pode escolher um modelo diferente do Gemini clicando em Mudar modelo.

   

5. Clique em Enviar para gerar o resumo.

   

   A saída é exibida na resposta.

6. Para conferir o código da API Vertex AI usado para gerar o resumo da transcrição, clique em Criar com código > Receber código.

   No painel Receber código , você pode escolher o idioma preferido para receber o exemplo de código do comando ou abrir o código Python em um notebook do Colab Enterprise.

Testar o modelo Gemini flash usando um comando de geração de código

Envie um comando de geração de código para a API Gemini na Vertex AI. Uma tarefa de geração de código usa uma descrição de linguagem natural para escrever código.

1. Acesse a página Galeria de comandos na seção "Vertex AI" noconsole. Google Cloud
   Acessar a galeria de comandos

2. No menu suspenso Tarefas, selecione Código.

3. Abra o card Gerar código de comentários.

   Esse exemplo de comando inclui uma instrução do sistema que informa ao modelo como responder e alguns métodos Java incompletos.

   

4. No painel de configurações, o valor padrão do modelo está definido como Gemini-2.0-flash-001. Você pode escolher um modelo diferente do Gemini clicando em Mudar modelo.

   

5. Para concluir cada método gerando código nas áreas marcadas como <WRITE CODE HERE>, clique em Enviar .

   A saída é exibida na resposta.

6. Para conferir o código da API Vertex AI usado para gerar o resumo da transcrição, clique em Criar com código > Receber código.

   No painel Receber código , você pode escolher o idioma preferido para receber o exemplo de código do comando ou abrir o código Python em um notebook do Colab Enterprise.

Descubra o que vem a seguir com os comandos

• Para saber mais sobre os recursos do Vertex AI Studio, consulte Recursos do Vertex AI Studio.
• Consulte uma introdução à criação de comandos.
• Saiba como criar comandos multimodais e comandos de chat.