Bermigrasi ke Gemini dari teks AutoML

Gemini adalah serangkaian model AI generatif yang dikembangkan oleh Google dan dirancang untuk kasus penggunaan multimodal. Jika Anda belum pernah menggunakan model Gemini di Vertex AI sebelumnya, lihat pengantar AI generatif.

Keunggulan utama Gemini meliputi:

  • Peningkatan performa: Model bahasa besar (LLM) terbaru, seperti Gemini Flash 1.5, menunjukkan pemahaman yang lebih baik di berbagai tugas bahasa alami dibandingkan model teks AutoML. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat laporan teknis yang tersedia secara publik dari tim Gemini.

  • Fleksibilitas: Gemini memungkinkan pembuatan perintah (adaptasi cepat) dan penyesuaian (kustomisasi yang lebih mendalam), yang memenuhi berbagai kebutuhan project. Fleksibilitas ini memungkinkan pembuatan prototipe, pengujian, dan deployment yang cepat menggunakan perintah, dengan opsi untuk menyesuaikan bobot model Gemini agar performanya optimal pada tugas tertentu. Vertex AI menawarkan penyesuaian berbasis konsol dan opsi SDK serta API untuk kontrol terprogram.

  • Kemampuan serbaguna dan multimodal: Gemini menawarkan kemampuan untuk memproses teks, gambar, dan modalitas lainnya. Pendekatan ini memungkinkan penggunaan satu format dan model yang konsisten di berbagai tugas. Fleksibilitas ini memungkinkan proses diadaptasi dengan mudah untuk berbagai aplikasi, sehingga menyederhanakan dan mempercepat upaya pengembangan.

Gemini mendukung sebagian besar fitur yang tersedia di AutoML text. Namun, ada perbedaan, dan library klien tidak mendukung kompatibilitas mundur integrasi klien. Dengan kata lain, Anda harus membuat rencana untuk memigrasikan resource guna mendapatkan manfaat dari fitur Gemini.

Jika sedang merencanakan project baru, Anda harus membuat kode, tugas, set data, atau model dengan Gemini. Dengan demikian, Anda dapat memanfaatkan fitur baru dan peningkatan layanan setelah tersedia.

Gunakan langkah-langkah yang direkomendasikan berikut untuk memperbarui kode, tugas, set data, dan model yang ada dari AutoML text ke Gemini.

  1. Baca perbedaan utama antara Gemini dan teks AutoML di Gemini untuk pengguna teks AutoML.

  2. Tinjau setiap potensi perubahan harga (lihat Harga migrasi Gemini).

  3. Lakukan inventarisasi Google Cloud project, kode, tugas, set data, model, dan pengguna Anda yang memiliki akses ke AutoML Text. Gunakan informasi ini untuk menentukan resource mana yang akan dimigrasikan dan memastikan bahwa pengguna yang benar memiliki akses ke resource yang dimigrasikan.

  4. Tinjau perubahan pada peran IAM, lalu perbarui akun layanan dan autentikasi untuk resource Anda.

  5. Migrasikan resource Anda menggunakan salah satu dari dua metode berikut:

  6. Lihat lokasi yang tersedia untuk Gemini.

  7. Identifikasi penggunaan API teks AutoML untuk membantu menentukan aplikasi mana yang menggunakannya dan untuk mengidentifikasi panggilan metode yang ingin Anda migrasikan.

  8. Perbarui aplikasi dan alur kerja Anda untuk menggunakan Gemini.

  9. Rencanakan pemantauan kuota permintaan Anda. Lihat Kuota dan batas.

Harga migrasi Gemini

Migrasi gratis. Setelah migrasi, resource lama akan tetap tersedia untuk digunakan di AutoML text hingga layanan ditutup pada Juni 2025. Untuk menghindari biaya yang tidak perlu, matikan atau hapus resource lama setelah Anda memastikan bahwa objek Anda berhasil dimigrasikan.

Harga Gemini dibandingkan dengan harga teks AutoML

Harga Gemini umumnya lebih murah dibandingkan dengan tugas yang setara di AutoML Text. Harga Gemini ditentukan oleh apakah Anda menggunakan model hanya untuk rekayasa perintah, hanya untuk penyesuaian, atau kombinasi keduanya. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, Anda dapat membandingkan harga teks AutoML dengan harga Gemini.

Untuk model ekstraksi entity, pertimbangkan bahwa output penayangan model mungkin lebih tinggi karena outputnya adalah data terstruktur lengkap.

Mengidentifikasi penggunaan AutoML Text API

Anda dapat menentukan aplikasi mana yang menggunakan AutoML API, serta metode yang digunakannya. Gunakan informasi ini untuk membantu menentukan apakah panggilan API ini perlu dimigrasikan ke Gemini atau tidak:

Mengelola perubahan pada peran dan izin IAM

Vertex AI menyediakan peran Identity and Access Management (IAM) berikut:

  • aiplatform.admin
  • aiplatform.user
  • aiplatform.viewer

Penggunaan set data Vertex AI tidak lagi diperlukan. Data untuk penyesuaian di Gemini hanya dapat disimpan di Cloud Storage.

Untuk informasi selengkapnya tentang peran IAM, lihat Kontrol akses.

Langkah berikutnya