Google Colab で Vertex AI の Gemini API を試す
「Google Colab」で「VertexAI」の「Gemini API」を試したので、まとめました。
1. Vertex AI Gemini API
「Gemini API」には、「Google AI版」と「Vertex AI版」があります。
はじめての人 および スマートフォン対応は「Google AI版」、クラウドでの実運用には「Vertex AI版」が適しています。
2. Vertex AI Gemini API の料金
「Vertex AI Gemini API」の料金は、次のとおりです。一般公開 ( GA ) されるまでは無料期間になります。
3. サービスアカウントキーの準備
「サービスアカウントキー」の準備手順は、次のとおりです。
3-1. プロジェクトの準備
(1) 「GCP」(Google Cloud Platform)にログイン後、ダッシュボードを開いて、プロジェクトを選択し、プロジェクトIDをメモ。
はじめての時は、プロジェクトを作成してください。
3-2. Vertex AI APIの有効化
(1) 「APIとサービス」を検索し、「ライブラリ」を選択。
(2) 「Vertex AI API」を検索して有効化。
3-3. サービスアカウントの作成
(1) 「サービスアカウント」を検索し、「サービスアカウントを作成」をクリック。
(2) 「サービスアカウント名」を入力し、「作成して続行」をクリック。
今回は「sample-vertexai」という名前を指定しました。
(2) 「ロール」に「Vertex AI 管理者」を指定し、「続行」をクリック。
(3) 「完了」をクリック。
3-4. サービスアカウントキーの作成
(1) 作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリック。
(2) 「キー」を選択し、「鍵を追加」の「新しい鍵を作成」をクリック。
(3) 「JSON」を選択し、「作成」をクリック。
JSONファイルがダウンロードされるので、「sample-vertexai.json」と名前を指定します。
4. Colabでの実行
Colabでの実行手順は、次のとおりです。
(1) パッケージのインストール。
# パッケージのインストール
!pip install google-cloud-aiplatform
(2) 左端の「フォルダ」アイコンをクリックし、「サービスアカウントキー」(sample-vertexai.json) をアップロード。
(3) 環境変数の準備。
import os
# 環境変数の準備
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "sample-vertexai.json"
(4) VertexAIの初期化
import vertexai
# VertexAIの初期化
vertexai.init()
(5) モデルの準備。
「google.generativeai」ではなく「vertexai.generative_models」を使います。
import vertexai.generative_models as genai
# モデルの準備
model = genai.GenerativeModel(
"models/gemini-1.5-flash-001"
)
(6) 推論の実行。
# 推論の実行
response = model.generate_content("まどか☆マギカでは誰が一番かわいい?")
print(response.text)