Pemahaman gambar

Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Gen AI SDK for Python

Instal

pip install --upgrade google-genai

Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:

# 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=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    contents=[
        "What is shown in this image?",
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg",
        ),
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The image shows a flat lay of blueberry scones arranged on parchment paper. There are ...

REST

Setelah menyiapkan lingkungan, Anda dapat menggunakan REST untuk menguji perintah teks. Contoh berikut mengirimkan permintaan ke endpoint model penayang.

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": " The image shows a table with a cup of coffee, a bowl of blueberries, and a plate of scones with blueberries on it. There are also pink flowers on the table."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.027742893,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07276838
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.026155617,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07172113
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.04304285,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.037608635
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.08803312,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09203286
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 265,
    "candidatesTokenCount": 35,
    "totalTokenCount": 300
  }
}

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "inlineData": {
          "data": "B64_BASE_IMAGE",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "inlineData": {
          "data": "B64_BASE_IMAGE",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT"
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": " The image shows a table with a cup of coffee, a bowl of blueberries, and a plate of scones with blueberries on it. There are also pink flowers on the table."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.027742893,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07276838
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.026155617,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07172113
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.04304285,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.037608635
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.08803312,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09203286
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 265,
    "candidatesTokenCount": 35,
    "totalTokenCount": 300
  }
}

• Gunakan metode generateContent untuk meminta respons ditampilkan setelah sepenuhnya dibuat. Untuk mengurangi persepsi latensi kepada audiens manusia, streaming respons saat dihasilkan menggunakan metode streamGenerateContent.
• ID model multimodal terletak di akhir URL sebelum metode (misalnya, gemini-1.5-flash atau gemini-1.0-pro-vision). Contoh ini juga dapat mendukung model lainnya.

Konsol

1. Di bagian Vertex AI pada konsol Google Cloud, buka halaman Vertex AI Studio.

   Buka Vertex AI Studio

2. Klik Open freeform.

3. Opsional: Konfigurasi model dan parameter:

   • Model: Pilih model.
   • Region: Pilih region yang ingin Anda gunakan.

   • Suhu: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai suhu.

     Suhu digunakan untuk pengambilan sampel selama pembuatan respons, yang terjadi saat topP dan topK diterapkan. Suhu mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Suhu yang lebih rendah cocok untuk perintah yang memerlukan respons yang kurang terbuka atau kreatif, sedangkan suhu yang lebih tinggi dapat memberikan hasil yang lebih beragam atau kreatif. Suhu 0 berarti token probabilitas tertinggi selalu dipilih. Dalam hal ini, respons untuk permintaan tertentu sebagian besar deterministik, tetapi sedikit variasi masih dapat dilakukan.

     Jika model menampilkan respons yang terlalu umum, terlalu pendek, atau model memberikan respons pengganti, coba tingkatkan suhunya.

   • Batas token output: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk batas output maksimum.

     Jumlah maksimum token yang dapat dibuat dalam respons. Token terdiri dari sekitar empat karakter. 100 token setara dengan sekitar 60-80 kata.

     Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons yang lebih singkat dan nilai yang lebih tinggi untuk respons yang berpotensi lebih panjang.

   • Tambahkan urutan perhentian: Opsional. Masukkan urutan perhentian, yang merupakan rangkaian karakter yang menyertakan spasi. Jika model menemukan urutan berhenti, pembuatan respons akan berhenti. Urutan perhentian tidak disertakan dalam respons, dan Anda dapat menambahkan hingga lima urutan perhentian.

4. Opsional: Untuk mengonfigurasi parameter lanjutan, klik Advanced dan konfigurasikan sebagai berikut:

   Klik untuk meluaskan konfigurasi lanjutan

   • Top-K: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk top-K. (tidak didukung untuk Gemini 1.5).

     Top-K mengubah cara model memilih token untuk output. Top-K 1 berarti token yang dipilih berikutnya adalah yang paling mungkin di antara semua token dalam kosakata model (juga disebut decoding greedy), sedangkan top-K 3 berarti token berikutnya dipilih di antara tiga token yang paling mungkin dengan menggunakan suhu.

     Untuk setiap langkah pemilihan token, token top-K dengan probabilitas tertinggi akan diambil sampelnya. Kemudian token akan difilter lebih lanjut berdasarkan top-P dengan token akhir yang dipilih menggunakan pengambilan sampel suhu.

     Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons acak yang lebih sedikit dan nilai yang lebih tinggi untuk respons acak yang lebih banyak.

   • Top-P: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk top-P. Token dipilih dari yang paling mungkin hingga yang paling tidak mungkin sampai jumlah probabilitasnya sama dengan nilai top-P. Untuk hasil yang paling sedikit variabelnya, tetapkan top-P ke 0.
   • Respons maksimum: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai jumlah respons yang akan dihasilkan.
   • Streaming respons: Aktifkan untuk mencetak respons saat dihasilkan.
   • Nilai minimum filter keamanan: Pilih nilai minimum kemungkinan Anda melihat respons yang dapat berbahaya.
   • Aktifkan Grounding: Grounding tidak didukung untuk perintah multimodal.

5. Klik Sisipkan Media, lalu pilih sumber untuk file Anda.

   Upload

   Pilih file yang ingin Anda upload, lalu klik Buka.

   Melalui URL

   Masukkan URL file yang ingin Anda gunakan, lalu klik Sisipkan.

   Cloud Storage

   Pilih bucket, lalu file dari bucket yang ingin Anda impor, lalu klik Select.

   Google Drive

   1. Pilih akun dan beri izin kepada Vertex AI Studio untuk mengakses akun Anda saat pertama kali memilih opsi ini. Anda dapat mengupload beberapa file yang memiliki total ukuran hingga 10 MB. Satu file tidak boleh melebihi 7 MB.
   2. Klik file yang ingin Anda tambahkan.

   3. Klik Select.

      Thumbnail file akan ditampilkan di panel Prompt. Jumlah total token juga ditampilkan. Jika data perintah Anda melebihi batas token, token akan terpotong dan tidak disertakan dalam pemrosesan data Anda.

6. Masukkan perintah teks Anda di panel Prompt.

7. Opsional: Untuk melihat Token ID to text dan Token IDs, klik tokens count di panel Prompt.

8. Klik Kirim.

9. Opsional: Untuk menyimpan perintah Anda ke My prompts, klik save_alt Save.

10. Opsional: Untuk mendapatkan kode Python atau perintah curl untuk perintah Anda, klik code Get code.

Gen AI SDK for Python

Instal

pip install --upgrade google-genai

Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan Vertex AI:

# 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=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Read content from GCS
gcs_file_img_path = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg"

# Read content from a local file
with open("test_data/latte.jpg", "rb") as f:
    local_file_img_bytes = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    contents=[
        "Generate a list of all the objects contained in both images.",
        Part.from_uri(file_uri=gcs_file_img_path, mime_type="image/jpeg"),
        Part.from_bytes(data=local_file_img_bytes, mime_type="image/jpeg"),
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, here's the list of objects present in both images:
# ...

REST

Setelah menyiapkan lingkungan, Anda dapat menggunakan REST untuk menguji perintah teks. Contoh berikut mengirimkan permintaan ke endpoint model penayang.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

• LOCATION: Region untuk memproses permintaan. Masukkan wilayah yang didukung. Untuk mengetahui daftar lengkap region yang didukung, lihat Lokasi yang tersedia.

  Klik untuk meluaskan sebagian daftar region yang tersedia

  • us-central1
  • us-west4
  • northamerica-northeast1
  • us-east4
  • us-west1
  • asia-northeast3
  • asia-southeast1
  • asia-northeast1
• PROJECT_ID: Project ID Anda.
• FILE_URI1: URI atau URL file yang akan disertakan dalam perintah. Nilai yang dapat diterima mencakup hal berikut:
  • URI bucket Cloud Storage: Objek harus dapat dibaca secara publik atau berada di project Google Cloud yang sama dengan yang mengirim permintaan. Untuk gemini-1.5-pro dan gemini-1.5-flash, batas ukurannya adalah 2 GB. Untuk gemini-1.0-pro-vision, batas ukurannya adalah 20 MB.
  • URL HTTP: URL file harus dapat dibaca secara publik. Anda dapat menentukan satu file video, satu file audio, dan maksimal 10 file gambar per permintaan. File audio, file video, dan dokumen tidak boleh melebihi 15 MB.
  • URL video YouTube: Video YouTube harus dimiliki oleh akun yang Anda gunakan untuk login ke konsol Google Cloud atau bersifat publik. Hanya satu URL video YouTube yang didukung per permintaan.

  Saat menentukan fileURI, Anda juga harus menentukan jenis media (mimeType) file. Jika Kontrol Layanan VPC diaktifkan, menentukan URL file media untuk fileURI tidak didukung.

  Jika tidak memiliki file gambar di Cloud Storage, Anda dapat menggunakan file berikut yang tersedia secara publik: gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png dengan jenis mime image/png. Untuk melihat gambar ini, buka file gambar contoh.

• MIME_TYPE: Jenis media file yang ditentukan dalam kolom data atau fileUri. Nilai yang dapat diterima mencakup hal berikut:

  Klik untuk meluaskan jenis MIME

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • image/webp
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv
  Untuk mempermudah, sampel ini menggunakan jenis media yang sama untuk ketiga gambar input.
• TEXT1: Petunjuk teks yang akan disertakan dalam perintah. Misalnya, city: Rome, Landmark: the Colosseum
• FILE_URI2: URI atau URL file yang akan disertakan dalam perintah. Nilai yang dapat diterima mencakup hal berikut:
  • URI bucket Cloud Storage: Objek harus dapat dibaca secara publik atau berada di project Google Cloud yang sama dengan yang mengirim permintaan. Untuk gemini-1.5-pro dan gemini-1.5-flash, batas ukurannya adalah 2 GB. Untuk gemini-1.0-pro-vision, batas ukurannya adalah 20 MB.
  • URL HTTP: URL file harus dapat dibaca secara publik. Anda dapat menentukan satu file video, satu file audio, dan maksimal 10 file gambar per permintaan. File audio, file video, dan dokumen tidak boleh melebihi 15 MB.
  • URL video YouTube: Video YouTube harus dimiliki oleh akun yang Anda gunakan untuk login ke konsol Google Cloud atau bersifat publik. Hanya satu URL video YouTube yang didukung per permintaan.

  Saat menentukan fileURI, Anda juga harus menentukan jenis media (mimeType) file. Jika Kontrol Layanan VPC diaktifkan, menentukan URL file media untuk fileURI tidak didukung.

  Jika tidak memiliki file gambar di Cloud Storage, Anda dapat menggunakan file berikut yang tersedia secara publik: gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png dengan jenis mime image/png. Untuk melihat gambar ini, buka file gambar contoh.

• TEXT2: Petunjuk teks yang akan disertakan dalam perintah. Misalnya, city: Beijing, Landmark: Forbidden City
• FILE_URI3: URI atau URL file yang akan disertakan dalam perintah. Nilai yang dapat diterima mencakup hal berikut:
  • URI bucket Cloud Storage: Objek harus dapat dibaca secara publik atau berada di project Google Cloud yang sama dengan yang mengirim permintaan. Untuk gemini-1.5-pro dan gemini-1.5-flash, batas ukurannya adalah 2 GB. Untuk gemini-1.0-pro-vision, batas ukurannya adalah 20 MB.
  • URL HTTP: URL file harus dapat dibaca secara publik. Anda dapat menentukan satu file video, satu file audio, dan maksimal 10 file gambar per permintaan. File audio, file video, dan dokumen tidak boleh melebihi 15 MB.
  • URL video YouTube: Video YouTube harus dimiliki oleh akun yang Anda gunakan untuk login ke konsol Google Cloud atau bersifat publik. Hanya satu URL video YouTube yang didukung per permintaan.

  Saat menentukan fileURI, Anda juga harus menentukan jenis media (mimeType) file. Jika Kontrol Layanan VPC diaktifkan, menentukan URL file media untuk fileURI tidak didukung.

  Jika tidak memiliki file gambar di Cloud Storage, Anda dapat menggunakan file berikut yang tersedia secara publik: gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png dengan jenis mime image/png. Untuk melihat gambar ini, buka file gambar contoh.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI1",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT1"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI2",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT2"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI3",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      }
    ]
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent"

@'
{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI1",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT1"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI2",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      },
      {
        "text": "TEXT2"
      },
      {
        "fileData": {
          "fileUri": "FILE_URI3",
          "mimeType": "MIME_TYPE"
        }
      }
    ]
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan berikut ini.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "city: Rio de Janeiro, Landmark: Christ the Redeemer statue \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.05340333,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.08740791
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.13050689,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.10338596
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.05399884,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09947021
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.10576342,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.066934206
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 791,
    "candidatesTokenCount": 14,
    "totalTokenCount": 805
  }
}

• Gunakan metode generateContent untuk meminta respons ditampilkan setelah sepenuhnya dibuat. Untuk mengurangi persepsi latensi kepada audiens manusia, streaming respons saat dihasilkan menggunakan metode streamGenerateContent.
• ID model multimodal terletak di akhir URL sebelum metode (misalnya, gemini-1.5-flash atau gemini-1.0-pro-vision). Contoh ini juga dapat mendukung model lainnya.

Konsol

1. Di bagian Vertex AI pada konsol Google Cloud, buka halaman Vertex AI Studio.

   Buka Vertex AI Studio

2. Klik Open freeform.

3. Opsional: Konfigurasi model dan parameter:

   • Model: Pilih model.
   • Region: Pilih region yang ingin Anda gunakan.

   • Suhu: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai suhu.

     Suhu digunakan untuk pengambilan sampel selama pembuatan respons, yang terjadi saat topP dan topK diterapkan. Suhu mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Suhu yang lebih rendah cocok untuk perintah yang memerlukan respons yang kurang terbuka atau kreatif, sedangkan suhu yang lebih tinggi dapat memberikan hasil yang lebih beragam atau kreatif. Suhu 0 berarti token probabilitas tertinggi selalu dipilih. Dalam hal ini, respons untuk permintaan tertentu sebagian besar deterministik, tetapi sedikit variasi masih dapat dilakukan.

     Jika model menampilkan respons yang terlalu umum, terlalu pendek, atau model memberikan respons pengganti, coba tingkatkan suhunya.

   • Batas token output: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk batas output maksimum.

     Jumlah maksimum token yang dapat dibuat dalam respons. Token terdiri dari sekitar empat karakter. 100 token setara dengan sekitar 60-80 kata.

     Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons yang lebih singkat dan nilai yang lebih tinggi untuk respons yang berpotensi lebih panjang.

   • Tambahkan urutan perhentian: Opsional. Masukkan urutan perhentian, yang merupakan rangkaian karakter yang menyertakan spasi. Jika model menemukan urutan berhenti, pembuatan respons akan berhenti. Urutan perhentian tidak disertakan dalam respons, dan Anda dapat menambahkan hingga lima urutan perhentian.

4. Opsional: Untuk mengonfigurasi parameter lanjutan, klik Advanced dan konfigurasikan sebagai berikut:

   Klik untuk meluaskan konfigurasi lanjutan

   • Top-K: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk top-K. (tidak didukung untuk Gemini 1.5).

     Top-K mengubah cara model memilih token untuk output. Top-K 1 berarti token yang dipilih berikutnya adalah yang paling mungkin di antara semua token dalam kosakata model (juga disebut decoding greedy), sedangkan top-K 3 berarti token berikutnya dipilih di antara tiga token yang paling mungkin dengan menggunakan suhu.

     Untuk setiap langkah pemilihan token, token top-K dengan probabilitas tertinggi akan diambil sampelnya. Kemudian token akan difilter lebih lanjut berdasarkan top-P dengan token akhir yang dipilih menggunakan pengambilan sampel suhu.

     Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons acak yang lebih sedikit dan nilai yang lebih tinggi untuk respons acak yang lebih banyak.

   • Top-P: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai untuk top-P. Token dipilih dari yang paling mungkin hingga yang paling tidak mungkin sampai jumlah probabilitasnya sama dengan nilai top-P. Untuk hasil yang paling sedikit variabelnya, tetapkan top-P ke 0.
   • Respons maksimum: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai jumlah respons yang akan dihasilkan.
   • Streaming respons: Aktifkan untuk mencetak respons saat dihasilkan.
   • Nilai minimum filter keamanan: Pilih nilai minimum kemungkinan Anda melihat respons yang dapat berbahaya.
   • Aktifkan Grounding: Grounding tidak didukung untuk perintah multimodal.

5. Klik Sisipkan Media, lalu pilih sumber untuk file Anda.

   Upload

   Pilih file yang ingin Anda upload, lalu klik Buka.

   Melalui URL

   Masukkan URL file yang ingin Anda gunakan, lalu klik Sisipkan.

   Cloud Storage

   Pilih bucket, lalu file dari bucket yang ingin Anda impor, lalu klik Select.

   Google Drive

   1. Pilih akun dan beri izin kepada Vertex AI Studio untuk mengakses akun Anda saat pertama kali memilih opsi ini. Anda dapat mengupload beberapa file yang memiliki total ukuran hingga 10 MB. Satu file tidak boleh melebihi 7 MB.
   2. Klik file yang ingin Anda tambahkan.

   3. Klik Select.

      Thumbnail file akan ditampilkan di panel Prompt. Jumlah total token juga ditampilkan. Jika data perintah Anda melebihi batas token, token akan terpotong dan tidak disertakan dalam pemrosesan data Anda.

6. Masukkan perintah teks Anda di panel Prompt.

7. Opsional: Untuk melihat Token ID to text dan Token IDs, klik tokens count di panel Prompt.

8. Klik Kirim.

9. Opsional: Untuk menyimpan perintah Anda ke My prompts, klik save_alt Save.

10. Opsional: Untuk mendapatkan kode Python atau perintah curl untuk perintah Anda, klik code Get code.