التطوير باستخدام Gemini على Google Cloud

إذا كنت مستخدمًا جديدًا لـ Gemini، من خلال البدء السريع هي أسرع طريقة للبدء.

ومع ذلك، مع تقدّمك في مجال حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد تحتاج إلى منصة لإنشاء نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وحلوله من البداية إلى النهاية توفّر Google Cloud منظومة متكاملة وشاملة من الأدوات تتيح للمطوّرين الاستفادة من فعالية الذكاء الاصطناعي التوليدي بداية من المراحل الأولى من تطوير التطبيقات إلى نشر التطبيق واستضافة التطبيقات وإدارة التطبيقات المعقدة البيانات على نطاق واسع.

تقدّم منصة Vertex AI في Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تسهّل الاستخدام والنشر ومراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي للتأكّد من فعاليتها وموثوقيتها بالإضافة إلى ذلك، فإن عمليات التكامل مع وقواعد البيانات وأدوات DevOps والتسجيل والمراقبة وإدارة الهوية وإمكانية الوصول نهجًا شاملاً لإدارة خلال مراحل نشاط الذكاء الاصطناعي التوليدي

يلخّص الجدول التالي الاختلافات الرئيسية بين تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google وVertex AI لمساعدتك حدِّد الخيار المناسب لحالة استخدامك:

لمعرفة المنتجات وأطر العمل والأدوات التي تعد أفضل تطابق لإنشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud، يُرجى الاطّلاع على إنشاء تطبيق للذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud

نقل البيانات من Gemini على تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google إلى Vertex AI

إذا كان تطبيقك يستخدم واجهات Google AI Gemini API، عليك نقل البيانات إلى واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini في Google Cloud

عند نقل البيانات:

• يمكنك استخدام مشروعك الحالي على Google Cloud. (المفتاح نفسه الذي استخدمته لإنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات) أو يمكنك إنشاء مشروع جديد على Google Cloud

• قد تختلف المناطق التي تتوفّر فيها هذه الميزة بين Google AI Studio وVertex AI. يمكنك الاطّلاع على قائمة بالمناطق التي يتوفّر فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي على Google Cloud.

• يجب إعادة تدريب أي نماذج أنشأتها في Google AI Studio في Vertex AI.

Python: نقل البيانات من Google AI Gemini API إلى Vertex AI Gemini API

تعرض الأقسام التالية مقتطفات الرموز لمساعدتك في نقل رمز Python من أجل استخدام Vertex AI Gemini API

إعداد Vertex AI Python SDK

لست بحاجة إلى مفتاح واجهة برمجة تطبيقات في Vertex AI. بدلاً من ذلك، تتم إدارة Gemini على Vertex AI باستخدام الوصول إلى إدارة الهوية وإمكانية الوصول الذي يتحكّم في الإذن الذي يمنحه مستخدم أو مجموعة أو حساب خدمة لطلب واجهة برمجة تطبيقات Gemini من خلال حزمة تطوير برامج Vertex AI

في حين أن هناك العديد من الطرق للمصادقة، فإن أسهل طريقة للمصادقة في بيئة التطوير هي تثبيت واجهة سطر الأوامر في Google Cloud ثم استخدم بيانات اعتماد المستخدم تسجيل الدخول إلى واجهة سطر الأوامر

لإجراء استدعاءات استنتاجية إلى Vertex AI، عليك أيضًا التأكّد من أنّ حساب المستخدم أو الخدمة يتضمّن جهاز Vertex AI دور المستخدم:

مثال على الرمز البرمجي لتثبيت البرنامج

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY=""
genai.configure(api_key=API_KEY)
        

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-cloud-aiplatform

import vertexai
from vertexai.generative_models
          import GenerativeModel, Image

PROJECT_ID = ""
REGION = ""  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
        

مثال على الرمز لإنشاء نص من طلب نصي

model = GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

response = model.generate_content('The opposite of hot is')
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

model = GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

response = model.generate_content('The opposite of hot is')
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

مثال على رمز لإنشاء نص من نص وصورة

import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

image = PIL.Image.open('image.jpg')

response = multimodal_model.generate_content(['What is this picture?', image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = Image.load_from_file("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is shown in this image?", image])

print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

مثال على رمز لإنشاء محادثة متعددة الأدوار

model = GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

حذف مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات غير المستخدَمة

إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح API من Google AI Gemini، يُرجى اتّباع أفضل إعدادات الأمان. الممارسات وحذفها.

لحذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات:

1. افتح بيانات اعتماد Google Cloud API .

2. ابحث عن مفتاح واجهة برمجة التطبيقات الذي تريد حذفه وانقر على رمز الإجراءات.

3. انقر على حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.

4. في النافذة المشروطة حذف بيانات الاعتماد، اختَر حذف.

   يستغرق حذف مفتاح واجهة برمجة التطبيقات بضع دقائق لنشره. بعد اكتمال النشر، يتم رفض أي زيارات تستخدم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المحذوف

الخطوات التالية

• يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI لمعرفة مزيد من المعلومات حول حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي على Vertex AI
• مزيد من المعلومات عن Vertex AI Gemini API