Google AI の Gemini から Vertex AI に移行する

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Gemini を初めて使用する場合は、クイックスタートを利用すると、すぐに使用を開始できます。

一方、生成 AI のソリューションが成熟してきたら、エンドツーエンドで生成 AI のアプリケーションやソリューションを構築し、デプロイするためのプラットフォームが必要になることがあります。Google Cloud は、アプリ開発の初期段階からアプリのデプロイ、アプリのホスティング、複雑なデータの大規模な管理まで、デベロッパーが生成 AI の力を活用できるツールの包括的なエコシステムを提供します。

Google Cloud の Vertex AI Platform には、効率と信頼性のために AI モデルの使用、デプロイ、モニタリングを合理化する一連の MLOps ツールが用意されています。さらに、データベース、DevOps ツール、ロギング、モニタリング、IAM とのインテグレーションにより、生成 AI のライフサイクル全体を包括的に管理できます。

Google AI と Vertex AI の違い

次の表は、Google AI と Vertex AI の主な違いをまとめたもので、ユースケースに適したオプションを判断するのに役立ちます。

Vertex AI に移行

このセクションでは、Google AI の Gemini から Vertex AI に移行する方法について説明します。

移行時の考慮事項

移行する際は、次の点に注意してください。

• 既存の Google Cloud プロジェクト（API キーの生成に使用したプロジェクト）を使用することも、新しい Google Cloud プロジェクトを作成することもできます。

• サポートされているリージョンは、Google AI Studio と Vertex AI で異なる場合があります。 Google Cloudの生成 AI でサポートされているリージョンのリストをご覧ください。

• Google AI Studio で作成したモデルは、Vertex AI で再トレーニングする必要があります。

Vertex AI Studio の使用を開始する

Vertex AI に移行するプロセスは、 Google Cloud アカウントをすでにお持ちか、 Google Cloudを初めてご使用になるのかによって異なります。

Vertex AI に移行する方法については、 Google Cloud アカウントのステータスに応じて、次のいずれかのタブをクリックしてください。

Python: Vertex AI Gemini API に移行する

以下のセクションでは、Python コードを移行して Vertex AI Gemini API を使用する場合に役立つコード スニペットを示します。

Vertex AI Python SDK の設定

Vertex AI では、API キーは必要ありません。代わりに、Vertex AI の Gemini は、IAM アクセスを使用して管理されます。IAM アクセスは、Vertex AI SDK を介して Gemini API を呼び出すユーザー、グループ、またはサービス アカウントの権限を制御します。

認証にはさまざまな方法がありますが、開発環境での最も簡単な認証方法は、Google Cloud CLI をインストールしてから、CLI にログインするためにユーザー認証情報を使用することです。

Vertex AI に対して推論呼び出しを行うには、ユーザーまたはサービス アカウントに Vertex AI ユーザーロールが割り当てられていることも確認する必要があります。

クライアントをインストールするコードサンプル

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY="API_KEY"
genai.configure(api_key=API_KEY)
        

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-cloud-aiplatform

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Image

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REGION = "REGION"  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
        

テキスト プロンプトからテキストを生成するコードサンプル

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

テキストと画像からテキストを生成するコードサンプル

import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = PIL.Image.open("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is this picture?", image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = Image.load_from_file("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is shown in this image?", image])

print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

マルチターン チャットを生成するコードサンプル

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

プロンプトを Vertex AI Studio に移行する

Google AI Studio のプロンプト データは、Google ドライブ フォルダに保存されます。このセクションでは、プロンプトを Vertex AI Studio に移行する方法について説明します。

1. Google ドライブを開きます。
2. プロンプトが保存されている AI_Studio フォルダに移動します。

3. プロンプトを Google ドライブからローカル ディレクトリにダウンロードします。

4. Google Cloud コンソールで Vertex AI Studio を開きます。

5. [Vertex AI] メニューで、[プロンプト管理] をクリックします。

6. [プロンプトのインポート] をクリックします。

7. [プロンプト ファイル] フィールドで [参照] をクリックし、ローカル ディレクトリからプロンプトを選択します。

   プロンプトを一括でアップロードするには、プロンプトを手動で 1 つの JSON ファイルに結合する必要があります。

8. [アップロード] をクリックします。

   プロンプトが [マイプロンプト] タブにアップロードされます。

Vertex AI Studio にトレーニング データをアップロードする

トレーニング データを Vertex AI に移行するには、Cloud Storage バケットにデータをアップロードする必要があります。詳細については、チューニングの概要をご覧ください。

使用していない API キーを削除する

Google AI Gemini API キーを使用する必要がもうなくなったら、セキュリティのベスト プラクティスに沿って、それを削除します。

API キーを削除するには:

1. Google Cloud API の認証情報ページを開く

2. 削除する API キーを見つけて、[操作] アイコンをクリックします。

3. [API キーを削除] を選択します。

4. [認証情報の削除] モーダルで、[削除] を選択します。

   API キーの削除が反映されるまでには数分かかることがあります。削除が反映されると、以降その API キーを使ったトラフィックはすべて拒否されます。

次のステップ

• Vertex AI Studio または Vertex AI API を使用したクイックスタート チュートリアルを試す。