Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.

Genera texto a partir de una imagen con la configuración de seguridad

En este ejemplo, se muestra cómo usar el modelo de Gemini con la configuración de seguridad para generar texto a partir de una imagen.

Explora más

Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:

Configura los atributos de seguridad

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import vertexai

from vertexai import generative_models

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

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

model = generative_models.GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-vision-001")

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

# Safety config
safety_config = [
    generative_models.SafetySetting(
        category=generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
        threshold=generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    ),
    generative_models.SafetySetting(
        category=generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
        threshold=generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE,
    ),
]

image_file = Part.from_uri(
    "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg", "image/jpeg"
)

# Generate content
responses = model.generate_content(
    [image_file, "What is in this image?"],
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_config,
    stream=True,
)

text_responses = []
for response in responses:
    print(response.text)
    text_responses.append(response.text)

¿Qué sigue?

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