快速入门:在 Vertex AI 中使用 Gemini API 生成文本
在此快速入门中,您将向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送以下多模态请求并查看回答:
- 文本提示
- 提示和图片
- 提示和视频文件(包含音轨)
您可以使用本地环境中的编程语言 SDK 或 REST API 完成本快速入门。
前提条件
如需完成本快速入门,您需要:
- 设置 Google Cloud 项目并启用 Vertex AI API
- 在本地机器上:
- 安装、初始化 Google Cloud CLI 并通过它进行身份验证
- 安装相应语言的 SDK
设置 Google Cloud 项目
设置 Google Cloud 项目并启用 Vertex AI API。
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI API.
-
Make sure that you have the following role or roles on the project: Vertex AI Platform Express User
Check for the roles
-
In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM - Select the project.
-
In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
- For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
-
In the Google Cloud console, go to the IAM page.
前往 IAM - 选择项目。
- 点击 授予访问权限。
-
在新的主账号字段中,输入您的用户标识符。 这通常是 Google 账号的电子邮件地址。
- 在选择角色列表中,选择一个角色。
- 如需授予其他角色,请点击 添加其他角色,然后添加其他各个角色。
- 点击 Save(保存)。
-
-
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
-
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
-
Enable the Vertex AI API.
-
Make sure that you have the following role or roles on the project: Vertex AI Platform Express User
Check for the roles
-
In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM - Select the project.
-
In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
- For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
-
In the Google Cloud console, go to the IAM page.
前往 IAM - 选择项目。
- 点击 授予访问权限。
-
在新的主账号字段中,输入您的用户标识符。 这通常是 Google 账号的电子邮件地址。
- 在选择角色列表中,选择一个角色。
- 如需授予其他角色,请点击 添加其他角色,然后添加其他各个角色。
- 点击 Save(保存)。
-
-
安装并初始化 Google Cloud CLI。
-
如果您之前安装了 gcloud CLI,请运行此命令,确保您的
gcloud
组件已更新。gcloud components update
-
如需使用 gcloud CLI 进行身份验证,请运行此命令以生成本地应用默认凭据 (ADC) 文件。该命令启动的 Web 流程用于提供您的用户凭据。
gcloud auth application-default login
如需了解详情,请参阅设置应用默认凭据。
输入以下命令来配置环境变量。将
PROJECT_ID
替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。MODEL_ID="gemini-2.0-flash-001" PROJECT_ID="PROJECT_ID"
使用 Google Cloud CLI 运行以下命令来预配端点。
gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}
安装 Google Cloud CLI 并使用其进行身份验证
如需在 Vertex AI 中使用 Gemini API,请在本地机器上设置 Google Cloud CLI 并进行身份验证。与使用 API 密钥的 Google AI Studio 中的 Gemini API 不同,Vertex AI 中的 Gemini API 使用 Identity and Access Management 管理访问权限。
为您的编程语言设置 SDK
在本地机器上,点击以下某个标签页,以安装相应编程语言的 SDK。
Gen AI SDK for Python
运行以下命令,安装并更新 Gen AI SDK for Python。
pip install --upgrade google-genai
Gen AI SDK for Go
运行以下命令,安装并更新 Go 版 Gen AI SDK。
go get google.golang.org/genai
适用于 Node.js 的 Gen AI SDK
运行以下命令,安装并更新 Node.js 版 Gen AI SDK。
npm install @google/genai
Gen AI SDK for Java
安装和更新适用于 Java 的 Gen AI SDK:
Maven
将以下内容添加到 pom.xml
中:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.google.genai</groupId>
<artifactId>google-genai</artifactId>
<version>0.7.0</version>
</dependency>
</dependencies>
C#
安装 NuGet 提供的 Google.Cloud.AIPlatform.V1
软件包。使用您首选的方法将软件包添加到项目中。例如,在 Visual Studio 中右键点击项目,然后选择管理 NuGet 软件包…。
REST
向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送提示
使用以下代码向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送提示。 此示例返回一家专业花店的可能名称列表。
您可以通过命令行、使用 IDE 或将代码包含在应用中来运行代码。
Gen AI SDK for Python
安装
pip install --upgrade google-genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Go
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Go。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Node.js
安装
npm install @google/genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Java
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Java。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
C#
如需发送提示请求,请创建一个 C# 文件 (.cs
),并将以下代码复制到该文件中。将 your-project-id
设置为您的 Google Cloud 项目 ID。更新值后,运行代码。
REST
如需发送此提示请求,请从命令行运行 curl 命令,或在应用中添加 REST 调用。
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "text": "What\'s a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?" } ] } }'
向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送提示和图片
使用以下代码向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送包含文本和图片的提示。此示例会返回所提供图片(Java 示例图片)的说明。
Gen AI SDK for Python
安装
pip install --upgrade google-genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Go
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Go。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Node.js
安装
npm install @google/genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Java
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Java。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
C#
如需发送提示请求,请创建一个 C# 文件 (.cs
),并将以下代码复制到该文件中。将 your-project-id
设置为您的 Google Cloud 项目 ID。更新值后,运行代码。
REST
您可以在 IDE 中发送此提示请求,也可以根据需要在应用中嵌入 REST 调用。
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }, { "text": "Describe this picture." } ] } }'
模型会返回回复。 请注意,系统分多个部分生成回复,其中每个部分会分别评估安全性。
向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送提示和视频
使用以下代码向 Vertex AI 中的 Gemini API 发送包含文本、音频和视频的提示。此示例会返回所提供视频的说明,包括音轨中的所有重要内容。
您可以使用命令行、IDE 或通过在应用中添加 REST 调用来发送此提示请求。
Gen AI SDK for Python
安装
pip install --upgrade google-genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Go
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Go。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Node.js
安装
npm install @google/genai
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
Gen AI SDK for Java
了解如何安装或更新 Gen AI SDK for Java。
如需了解详情,请参阅 SDK 参考文档。
设置环境变量以将 Gen AI SDK 与 Vertex AI 搭配使用:
# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values # with appropriate values for your project. export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
C#
如需发送提示请求,请创建一个 C# 文件 (.cs
),并将以下代码复制到该文件中。将 your-project-id
设置为您的 Google Cloud 项目 ID。更新值后,运行代码。
REST
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d \ $'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "video/mp4", "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" } }, { "text": "Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video." } ] } }'
模型会返回回复。 请注意,系统分多个部分生成回复,其中每个部分会分别评估安全性。