Teste os modelos do Gemini 1.5, nossos mais novos modelos multimodais na Vertex AI, e descubra o que é possível criar com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Teste os modelos do Gemini 1.5, nossos mais novos modelos multimodais na Vertex AI, e descubra o que é possível criar com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

Configurar parâmetros do modelo do Gemini

Gera texto de uma imagem usando o modelo do Gemini e retorna o texto gerado. Neste exemplo, demonstramos como definir parâmetros de configuração do modelo.

Exemplo de código

Python

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

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

import base64
import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerationConfig, GenerativeModel, Part

# Initialize Vertex AI
vertexai.init(project=project_id, location=location)

# Load the model
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-vision-001")

# Load example image from local storage
encoded_image = base64.b64encode(open("scones.jpg", "rb").read()).decode("utf-8")
image_content = Part.from_data(
    data=base64.b64decode(encoded_image), mime_type="image/jpeg"
)

# Generation Config
config = GenerationConfig(
    max_output_tokens=2048, temperature=0.4, top_p=1, top_k=32
)

# Generate text
response = model.generate_content(
    [image_content, "what is this image?"], generation_config=config
)
print(response.text)

A seguir

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