Compreensão do vídeo

Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o parâmetro stream em generate_content.

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, remova o parâmetro ou defina-o como False.

Código de amostra

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# project_id = "PROJECT_ID"

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

vision_model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

# Generate text
response = vision_model.generate_content(
    [
        Part.from_uri(
            "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", mime_type="video/mp4"
        ),
        "What is in the video?",
    ]
)
print(response.text)

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK da Vertex AI para Java para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método generateContentStream.

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método generateContent.

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)
  

Código de amostra

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class MultimodalVideoInput {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    multimodalVideoInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input.
  public static void multimodalVideoInput(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests.
    // This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "What is in the video?",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido da IA generativa usando o SDK do Node.js. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK do Node.js para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método generateContentStream.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método generateContent.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);
  

Código de amostra

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function sendMultiModalPromptWithVideo(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  // Pass multimodal prompt
  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            fileData: {
              fileUri: 'gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4',
              mimeType: 'video/mp4',
            },
          },
          {
            text: 'What is in the video?',
          },
        ],
      },
    ],
  };

  // Create the response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);
  // Wait for the response to complete
  const aggregatedResponse = await response.response;
  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    aggregatedResponse.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido da Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK da Vertex AI para Go para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método GenerateContentStream.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método GenerateContent.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))
  

Código de amostra

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// generateMultimodalContent generates a response into w, based upon the prompt
// and video provided.
// video is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
func generateMultimodalContent(w io.Writer, prompt, video, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := "What is in this video?"
	// video := "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4"
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.SetTemperature(0.4)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext(video)),
		FileURI:  video,
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(prompt))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

C#

Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do C# na Vertex AI guia de início rápido. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Vertex AI C# .

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método StreamGenerateContent.

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método GenerateContentAsync.

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)
  

Para mais informações sobre como o servidor pode transmitir respostas, consulte RPCs de streaming.

Código de amostra

using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

public class MultimodalVideoInput
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What's in the video?" },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }
        return fullText.ToString();
    }
}

REST

Depois de configurou seu ambiente use REST para testar uma solicitação de texto. O exemplo a seguir envia uma solicitação ao editor endpoint do modelo.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• LOCATION: a região para processar a solicitação. Insira uma região compatível. Para a lista completa de regiões compatíveis, consulte Locais disponíveis.

  Clicar para abrir uma lista parcial das regiões disponíveis

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• FILE_URI: o URI do Cloud Storage do arquivo a ser incluído no prompt. O objeto do bucket precisa ser publicamente legível ou residir no mesmo projeto do Google Cloud que está enviando a solicitação. Você também precisa especificar o tipo de mídia (mimeType) do arquivo.

  Se você não tiver um arquivo de vídeo no Cloud Storage, use o seguinte arquivo disponível publicamente: gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4 com um tipo MIME de video/mp4. Para acessar este vídeo, abrir o MP4 de amostra .

• MIME_TYPE: O tipo de mídia do arquivo especificado em data ou fileUri . Os valores aceitáveis são os seguintes:

  Clique para expandir os tipos MIME.

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv
• TEXT: as instruções de texto a serem incluídas no comando. Por exemplo, What is in the video?

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "This video is a commercial for Google Photos, featuring animals taking selfies
              with the Google Photos app. The commercial plays on the popularity of media in which
              animals act like humans, especially their use of technology. The commercial also
              highlights the app's ability to automatically back up photos."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• Use o generateContent para solicitar que a resposta seja retornada depois de ser totalmente gerada. Para reduzir a percepção de latência ao público humano, transmita a resposta à medida que geradas usando o streamGenerateContent .
• O ID do modelo multimodal está localizado no final do URL, antes do método Por exemplo, gemini-1.5-flash ou gemini-1.0-pro-vision). Este exemplo pode oferecer suporte a outras modelos de classificação.

Console

Para enviar um prompt multimodal usando o console do Google Cloud, faça o seguinte:

1. Na seção "Vertex AI" do console do Google Cloud, acesse a página do Vertex AI Studio.

   Acessar o Vertex AI Studio

2. Em Design de comandos (turno único), clique em Abrir.

3. Configure o modelo e os parâmetros:

   • Modelo: selecione um modelo.
   • Região: selecione a região que você quer usar.

   • Temperatura: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para a temperatura.

     A temperatura é usada para amostragem durante a geração da resposta, que ocorre quando topP e topK são aplicados. A temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. Uma temperatura de 0 significa que os tokens de maior probabilidade são sempre selecionados. Nesse caso, as respostas para uma determinada solicitação são, na maioria das vezes, deterministas, mas uma pequena variação ainda é possível.

     Se o modelo retornar uma resposta muito genérica, muito curta ou se o modelo fornecer uma resposta alternativa, tente aumentar a temperatura.

   • Limite de token: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para o limite de saída máximo.

     Número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem cerca de quatro caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

     Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

   • Adicionar sequência de parada (Opcional): insira uma sequência de parada, que é uma série de caracteres (incluindo espaços) que interrompe a geração de resposta se ela for encontrada pelo modelo. A sequência não é incluída como parte da resposta. Você pode adicionar até cinco sequências de paradas.
4. Opcional: para configurar parâmetros avançados, clique em Avançado e faça as configurações da seguinte maneira:

Clique para abrir as configurações avançadas

• Top-K: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para "top-K". (incompatível com o Gemini 1.5).

  O Top-K muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Um top-K de 1 significa que o próximo token selecionado é o mais provável entre todos os tokens no vocabulário do modelo (também chamado de decodificação gananciosa), enquanto um top-K de 3 significa que o próximo token está selecionado entre os três tokens mais prováveis usando a temperatura.

  Para cada etapa da seleção de tokens, são amostrados os tokens top-K com as maiores probabilidades. Em seguida, os tokens são filtrados com base no valor de top-P com o token final selecionado por meio da amostragem de temperatura.

  Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

• Top-P: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para essa parte. Os tokens são selecionados do mais provável para o menos até que a soma das probabilidades seja igual ao valor do top-P. Para ter menos resultados de variáveis, defina top-P como 0.
• Ativar embasamento: o embasamento não é compatível com recursos multimodais. solicitações.
5. Para fazer upload de mídia, como arquivos MP4 e WAV, faça o seguindo:
1. Clique em Inserir mídia e selecione uma origem. Se você escolher o Google Drive como seu origem, escolha uma conta e dê consentimento o Vertex AI Studio acesse sua conta na primeira vez que selecione essa opção. É possível fazer o upload de vários arquivos de mídia com até 10 MB. Um arquivo não pode exceder 7 MB.
2. Clique no arquivo que você quer adicionar.
3. Clique em Selecionar. A miniatura do arquivo é mostrada no painel Prompt.
6. Digite o comando de texto no painel Prompt. O modelo usa as mensagens anteriores como contexto para novas respostas.
7. Clique em Enviar e a resposta será gerada.
8. Opcional: para salvar a solicitação em Minhas solicitações, clique em save_alt Salvar.
9. Opcional: para receber o código Python ou um comando curl para seu prompt, clique em code Ver código.
10. Opcional: para limpar todas as mensagens anteriores, clique em delete Limpar conversa

Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o parâmetro stream em generate_content.

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, remova o parâmetro ou defina-o como False.

Código de amostra

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

prompt = """
Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.
"""

video_file_uri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"
video_file = Part.from_uri(video_file_uri, mime_type="video/mp4")

contents = [video_file, prompt]

response = model.generate_content(contents)
print(response.text)

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java no guia de início rápido da Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK da Vertex AI para Java para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método generateContentStream.

  public ResponseStream<GenerateContentResponse> generateContentStream(Content content)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método generateContent.

  public GenerateContentResponse generateContent(Content content)
  

Código de amostra

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class VideoInputWithAudio {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    videoAudioInput(projectId, location, modelName);
  }

  // Analyzes the given video input, including its audio track.
  public static String videoAudioInput(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      String videoUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4";

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      GenerateContentResponse response = model.generateContent(
          ContentMaker.fromMultiModalData(
              "Provide a description of the video.\n The description should also "
                  + "contain anything important which people say in the video.",
              PartMaker.fromMimeTypeAndData("video/mp4", videoUri)
          ));

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);

      return output;
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Node.js no Guia de início rápido da IA generativa usando o SDK do Node.js. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK do Node.js para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método generateContentStream.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContentStream(request);
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método generateContent.

  const streamingResp = await generativeModel.generateContent(request);
  

Código de amostra

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function analyze_video_with_audio(projectId = 'PROJECT_ID') {
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: 'us-central1'});

  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: 'gemini-1.5-flash-001',
  });

  const filePart = {
    file_data: {
      file_uri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4',
      mime_type: 'video/mp4',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    Provide a description of the video.
    The description should also contain anything important which people say in the video.`,
  };

  const request = {
    contents: [{role: 'user', parts: [filePart, textPart]}],
  };

  const resp = await generativeModel.generateContent(request);
  const contentResponse = await resp.response;
  console.log(JSON.stringify(contentResponse));
}

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go no Guia de início rápido da Vertex AI. Para mais informações, consulte a documentação de referência do SDK da Vertex AI para Go para Gemini.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método GenerateContentStream.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método GenerateContent.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))
  

Código de amostra

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"
	"mime"
	"path/filepath"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// generateMultimodalContent shows how to send video and text prompts to a model, writing the response to
// the provided io.Writer.
// video is a Google Cloud Storage path starting with "gs://"
func generateMultimodalContent(w io.Writer, prompt, video, projectID, location, modelName string) error {
	// prompt := `
	// 		Provide a description of the video.
	// 		The description should also contain anything important which people say in the video.
	// `
	// video := "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)

	// Given a video file URL, prepare video file as genai.Part
	part := genai.FileData{
		MIMEType: mime.TypeByExtension(filepath.Ext(video)),
		FileURI:  video,
	}

	res, err := model.GenerateContent(ctx, part, genai.Text(prompt))
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

C#

Antes de testar este exemplo, siga as instruções de configuração do C# na Vertex AI guia de início rápido. Para mais informações, consulte a documentação de referência da Vertex AI C# .

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

Respostas com e sem streaming

Escolha se o modelo vai gerar respostas de streaming ou sem streaming. Para respostas de streaming, você recebe cada resposta assim que o token de saída for gerado. Para respostas que não são de streaming, você recebe todas as respostas depois que todos os tokens de saída forem gerados.

Para uma resposta de streaming, use o método StreamGenerateContent.

  public virtual PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream StreamGenerateContent(GenerateContentRequest request)
  

Para uma resposta que não seja de streaming, use o método GenerateContentAsync.

  public virtual Task<GenerateContentResponse> GenerateContentAsync(GenerateContentRequest request)
  

Para mais informações sobre como o servidor pode transmitir respostas, consulte RPCs de streaming.

Código de amostra

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class VideoInputWithAudio
{
    public async Task<string> DescribeVideo(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"Provide a description of the video.
The description should also contain anything important which people say in the video.";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "video/mp4", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" }}
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

REST

Depois de configurou seu ambiente use REST para testar uma solicitação de texto. O exemplo a seguir envia uma solicitação ao editor endpoint do modelo.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• LOCATION: a região para processar a solicitação. Insira uma região compatível. Para a lista completa de regiões compatíveis, consulte Locais disponíveis.

  Clicar para abrir uma lista parcial das regiões disponíveis

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• FILE_URI: o URI do Cloud Storage do arquivo a ser incluído no prompt. O objeto do bucket precisa ser publicamente legível ou residir no mesmo projeto do Google Cloud que está enviando a solicitação. Você também precisa especificar o tipo de mídia (mimeType) do arquivo.

  Se você não tiver um arquivo de vídeo no Cloud Storage, use o seguinte arquivo disponível publicamente: gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4 com um tipo MIME de video/mp4. Para acessar este vídeo, abrir o MP4 de amostra .

• MIME_TYPE: O tipo de mídia do arquivo especificado em data ou fileUri . Os valores aceitáveis são os seguintes:

  Clique para expandir os tipos MIME.

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv

• TEXT

  : as instruções de texto a serem incluídas no comando. Por exemplo, Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The video opens with a shot of a train traveling over a bridge in the night. \n
              \nThe scene changes to a woman walking in the streets of Tokyo. She says "My name is
              Saeko. I am a photographer in Tokyo. Tokyo has many faces. The city at night
              is totally different from what you see during the day. The new Pixel has a feature
              called "Video Boost". In low light, it activates "Night Sight" to make the quality
              even better." \n\nShe then uses her phone to take several photos of different parts of
              the city including a street with a lot of shops, a small alleyway, and a small
              restaurant. She says "Sancha is where I used to live when I first moved to Tokyo. I
              have a lot of great memories here. Oh, I like this." \n\nShe smiles and says
              "Beautiful".\n\nThe video ends with the woman standing in a different part of the
              city. She says "Next, I came to Shibuya." The scene shows the famous Shibuya crossing
              in the night. \n\nThe video features a woman showcasing the camera features of the
              Google Pixel phone while walking around the streets of Tokyo. She mentions "Night
              Sight" and "Video Boost" features. \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• Use o generateContent para solicitar que a resposta seja retornada depois de ser totalmente gerada. Para reduzir a percepção de latência ao público humano, transmita a resposta à medida que geradas usando o streamGenerateContent .
• O ID do modelo multimodal está localizado no final do URL, antes do método Por exemplo, gemini-1.5-flash ou gemini-1.0-pro-vision). Este exemplo pode oferecer suporte a outras modelos de classificação.

Console

Para enviar um prompt multimodal usando o console do Google Cloud, faça o seguinte:

1. Na seção "Vertex AI" do console do Google Cloud, acesse a página do Vertex AI Studio.

   Acessar o Vertex AI Studio

2. Em Design de comandos (turno único), clique em Abrir.

3. Configure o modelo e os parâmetros:

   • Modelo: selecione um modelo.
   • Região: selecione a região que você quer usar.

   • Temperatura: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para a temperatura.

     A temperatura é usada para amostragem durante a geração da resposta, que ocorre quando topP e topK são aplicados. A temperatura controla o grau de aleatoriedade na seleção do token. Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. Uma temperatura de 0 significa que os tokens de maior probabilidade são sempre selecionados. Nesse caso, as respostas para uma determinada solicitação são, na maioria das vezes, deterministas, mas uma pequena variação ainda é possível.

     Se o modelo retornar uma resposta muito genérica, muito curta ou se o modelo fornecer uma resposta alternativa, tente aumentar a temperatura.

   • Limite de token: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para o limite de saída máximo.

     Número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem cerca de quatro caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

     Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

   • Adicionar sequência de parada (Opcional): insira uma sequência de parada, que é uma série de caracteres (incluindo espaços) que interrompe a geração de resposta se ela for encontrada pelo modelo. A sequência não é incluída como parte da resposta. Você pode adicionar até cinco sequências de paradas.
4. Opcional: para configurar parâmetros avançados, clique em Avançado e faça as configurações da seguinte maneira:

Clique para abrir as configurações avançadas

• Top-K: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para "top-K". (incompatível com o Gemini 1.5).

  O Top-K muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Um top-K de 1 significa que o próximo token selecionado é o mais provável entre todos os tokens no vocabulário do modelo (também chamado de decodificação gananciosa), enquanto um top-K de 3 significa que o próximo token está selecionado entre os três tokens mais prováveis usando a temperatura.

  Para cada etapa da seleção de tokens, são amostrados os tokens top-K com as maiores probabilidades. Em seguida, os tokens são filtrados com base no valor de top-P com o token final selecionado por meio da amostragem de temperatura.

  Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

• Top-P: use o controle deslizante ou a caixa de texto para inserir um valor para essa parte. Os tokens são selecionados do mais provável para o menos até que a soma das probabilidades seja igual ao valor do top-P. Para ter menos resultados de variáveis, defina top-P como 0.
• Ativar embasamento: o embasamento não é compatível com recursos multimodais. solicitações.
5. Para fazer upload de mídia, como arquivos MP4 e WAV, faça o seguindo:
1. Clique em Inserir mídia e selecione uma origem. Se você escolher o Google Drive como seu origem, escolha uma conta e dê consentimento o Vertex AI Studio acesse sua conta na primeira vez que selecione essa opção. É possível fazer o upload de vários arquivos de mídia com até 10 MB. Um arquivo não pode exceder 7 MB.
2. Clique no arquivo que você quer adicionar.
3. Clique em Selecionar. A miniatura do arquivo é mostrada no painel Prompt.
6. Digite o comando de texto no painel Prompt. O modelo usa as mensagens anteriores como contexto para novas respostas.
7. Clique em Enviar e a resposta será gerada.
8. Opcional: para salvar a solicitação em Minhas solicitações, clique em save_alt Salvar.
9. Opcional: para receber o código Python ou um comando curl para seu prompt, clique em code Ver código.
10. Opcional: para limpar todas as mensagens anteriores, clique em delete Limpar conversa