О чём урок
Google Gen AI SDK предоставляет единый интерфейс для работы с API генеративного ИИ от Google. Этот SDK упрощает интеграцию возможностей генеративного ИИ в приложения и сервисы, позволяя разработчикам применять передовые модели ИИ от Google для решения самых разных задач. В этой лабораторной работе вы познакомитесь с Google Gen AI SDK, научитесь подключаться к сервисам ИИ, отправлять различные промпты и точно настраивать ответы Gemini. Вы также получите практический опыт работы с более продвинутыми методами, чтобы уверенно использовать потенциал генеративного ИИ в собственных проектах.
Ознакомьтесь с другими материалами программы Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR).
В этой лабораторной работе вы научитесь использовать Google Gen AI SDK для Python для взаимодействия с сервисами и моделями генеративного ИИ от Google, включая Gemini. Вы освоите следующие задачи:
- Установка Gen AI SDK.
- Подключение к сервису API.
- Отправка текстовых и мультимодальных промптов.
- Задание системных инструкций.
- Настройка параметров модели и фильтров безопасности.
- Управление взаимодействием с моделью (многоэтапный диалог, потоковая передача контента, асинхронные запросы).
- Использование расширенных возможностей (подсчет токенов, кэширование контекста, вызов функций, векторные представления текста).
Перед началом этой лабораторной работы вам понадобятся базовые знания и навыки в следующих областях:
- Основы программирования на Python.
- Общие принципы работы с API.
- Запуск кода Python в блокнотах Jupyter в Agent Platform Workbench.
В оригинале Google выдаёт для лабораторной временный учебный проект и аккаунт. Здесь вы выполняете те же шаги в своём проекте Google Cloud: войдите в консоль console.cloud.google.com, создайте или выберите проект с включённой оплатой (подойдёт пробный период с бесплатными кредитами) и откройте Cloud Shell. После работы удалите созданные ресурсы, чтобы за них не списывались деньги.
- В Google Cloud console в меню навигации () выберите Agent Platform > Notebooks > Workbench.
- Найдите экземпляр project_0.startup_script.workbench_name и нажмите кнопку Open JupyterLab.
Интерфейс JupyterLab для вашего экземпляра Workbench откроется в новой вкладке браузера.
- Откройте файл project_0.startup_script.notebook_name.
План урока
- Обзор
- Цели
- Предварительные требования
- Подготовка и требования
- Задание 1. Откройте блокнот в Agent Platform Workbench
- Задание 2. Настройка блокнота
- Задание 3. Взаимодействие с моделью
- Выбор модели
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.