L'IA generativa su Vertex AI consente di creare applicazioni pronte per la produzione che si basano su modelli di AI generativa all'avanguardia, ospitati sulla piattaforma un'infrastruttura globale avanzata.
|
Pronta per le aziende Esegui il deployment delle tue applicazioni di AI generativa su larga scala con un livello enterprise sicurezza, residenza dei dati, trasparenza degli accessi e bassa latenza. |
|
Funzionalità all'avanguardia Amplia le funzionalità delle tue applicazioni usando il token con 2.000.000 di token finestra contestuale supportata da Gemini 1.5 Pro. |
|
Piattaforma aperta Vertex AI ti dà accesso a oltre 100 modelli di IA di terze parti aziende, tra cui Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Meta Llama 3 e Mistral AI Mixtral 8x7B. |
Funzionalità principali
-
Elaborazione multimodale
Elabora contemporaneamente più tipi di contenuti multimediali di input, come immagini, video, audio e documenti.
-
Generazione di incorporamenti
Genera incorporamenti per eseguire attività come ricerca, classificazione, clustering e rilevamento di outlier.
-
Ottimizzazione del modello
Adatta i modelli per eseguire attività specifiche con maggiore precisione e accuratezza.
-
Chiamate di funzione
Collegare i modelli ad API esterne per estendere le capacità del modello.
-
Suolo
Collegare i modelli a origini dati esterne per ridurre le allucinazioni nelle risposte.
-
Generazione di immagini
Genera e modifica immagini utilizzando prompt di testo in linguaggio naturale.
Differenze tra Vertex AI e Google AI
L'API Gemini in Vertex AI e l'IA di Google ti consentono di incorporare delle funzionalità dei modelli Gemini nelle tue applicazioni. La piattaforma giusta dipende dagli obiettivi, come descritto nella tabella seguente.
API | Progettato per | Funzionalità |
---|---|---|
API Gemini Vertex AI |
|
|
API Gemini dell'IA di Google |
|
|
Eseguire la migrazione da Google AI a Vertex AI
Crea utilizzando gli SDK Vertex AI
Vertex AI fornisce SDK nei seguenti linguaggi:
Python
from vertexai.generative_models import GenerativeModel
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content([Part.from_uri(IMAGE_URI, mime_type="image/jpeg"),"What is this?"])
Node.js
const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});
const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
const result = await model.generateContent([
"What is this?",
{inlineData: {data: imgDataInBase64, mimeType: 'image/png'}}
]);
Java
public static void main(String[] args) throws Exception {
try (VertexAI vertexAi = new VertexAI(PROJECT_ID, LOCATION); ) {
GenerativeModel model = new GenerativeModel("gemini-1.5-flash", vertexAI);
List<Content> contents = new ArrayList<>();
contents.add(ContentMaker
.fromMultiModalData(
"What is this?",
PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", IMAGE_URI)));
GenerateContentResponse response = model.generateContent(contents);
}
}
Go
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash", "us-central1")
img := genai.ImageData("jpeg", image_bytes)
prompt := genai.Text("What is this?")
resp, err := model.GenerateContent(ctx, img, prompt)
C#
var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder {
Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
}.Build();
var generateContentRequest = new GenerateContentRequest {
Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/google/models/gemini-1.5-flash",
Contents = {
new Content {
Role = "USER",
Parts = {
new Part {Text = "What's in this?"},
new Part {FileData = new() {MimeType = "image/jpeg", FileUri = fileUri}}
}
}
}
};
GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);
Inizia
-
Prova l'API Gemini in Vertex AI
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti senza costi
-
Prova Vertex AI Studio
Testare le richieste senza bisogno di nessuna configurazione.
-
Chiamare modelli Vertex AI dal codice OpenAI
Effettua chiamate al modello Vertex AI utilizzando la libreria OpenAI.
Altri modi per iniziare
- Esplora i modelli preaddestrati in Model Garden.
- Esplora il riferimento dell'SDK dell'API Vertex AI Gemini per Python, Node.js, Java, Go o C#.
- Scopri come eseguire la migrazione a Vertex AI da Azure OpenAI.
- Scopri di più sulle best practice per l'IA responsabile e sui filtri di sicurezza di Vertex AI.
- Scopri di più sui prezzi.