Pemahaman video

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

Konsol

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

   Buka Vertex AI Studio

2. Klik Create prompt.

3. Opsional: Konfigurasikan model dan parameter:

   • Model: Pilih model.

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.

     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.
   • Region: Pilih region yang ingin Anda gunakan.
   • Suhu: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai suhu.

         
     The temperature is used for sampling during response generation, which occurs when topP
     and topK are applied. Temperature controls the degree of randomness in token selection.
     Lower temperatures are good for prompts that require a less open-ended or creative response, while
     higher temperatures can lead to more diverse or creative results. A temperature of 0
     means that the highest probability tokens are always selected. In this case, responses for a given
     prompt are mostly deterministic, but a small amount of variation is still possible.
     
     If the model returns a response that's too generic, too short, or the model gives a fallback
     response, try increasing the temperature.
     
       <li>**Output token limit**: Use the slider or textbox to enter a value for
         the max output limit.
     
         
     Maximum number of tokens that can be generated in the response. A token is
     approximately four characters. 100 tokens correspond to roughly 60-80 words.
     
     Specify a lower value for shorter responses and a higher value for potentially longer
     responses.
     
       <li>**Add stop sequence**: Optional. Enter a stop sequence, which is a
         series of characters that includes spaces. If the model encounters a
         stop sequence, the response generation stops. The stop sequence isn't
         included in the response, and you can add up to five stop sequences.
     </ul>
     

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.

   YouTube

   Masukkan URL video YouTube yang ingin Anda gunakan, lalu klik Sisipkan.

   Anda dapat menggunakan video publik atau video yang dimiliki oleh akun yang Anda gunakan untuk login ke konsol Google Cloud .

   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 Pilih.

      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 Build with code > Get code.

Gen AI SDK for Python

Instal

pip install --upgrade google-genai

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.

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=global
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=[
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "What is in the video?",
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

Gen AI SDK for Go

Pelajari cara menginstal atau mengupdate Gen AI SDK for Go.

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.

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=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithMuteVideo shows how to generate text using a video with no sound as the input.
func generateWithMuteVideo(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.0-flash-001"
	contents := []*genai.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: "What is in the video?"},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
				MIMEType: "video/mp4",
			}},
		}},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText, err := resp.Text()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to convert model response to text: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// The video shows several surfers riding waves in an ocean setting. The waves are ...

	return nil
}

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:

• PROJECT_ID: Project ID Anda.
• FILE_URI: 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-2.0-flash dan gemini-2.0-flash-lite, batas ukurannya adalah 2 GB.
  • 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 video di Cloud Storage, Anda dapat menggunakan file berikut yang tersedia secara publik: gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4 dengan jenis mime video/mp4. Untuk melihat video ini, buka file MP4 contoh.

• MIME_TYPE: Jenis media file yang ditentukan di 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
• TEXT: Petunjuk teks yang akan disertakan dalam perintah. Misalnya, What is in the video?

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan berikut ini.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "This video is a commercial for Google Photos, featuring animals taking selfies
              with the Google Photos app. The commercial plays on the popularity of media in which
              animals act like humans, especially their use of technology. The commercial also
              highlights the app's ability to automatically back up photos."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• 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-2.0-flash). Contoh ini mungkin juga mendukung model lainnya.

Gen AI SDK for Python

Instal

pip install --upgrade google-genai

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.

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=global
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=[
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/ad_copy_from_video.mp4",
            mime_type="video/mp4",
        ),
        "What is in the video?",
    ],
)
print(response.text)
# Example response:
# The video shows several people surfing in an ocean with a coastline in the background. The camera ...

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:

• PROJECT_ID: Project ID Anda.
• FILE_URI: 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-2.0-flash dan gemini-2.0-flash-lite, batas ukurannya adalah 2 GB.
  • 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 video di Cloud Storage, Anda dapat menggunakan file berikut yang tersedia secara publik: gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4 dengan jenis mime video/mp4. Untuk melihat video ini, buka file MP4 contoh.

• MIME_TYPE: Jenis media file yang ditentukan di 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
• TEXT

  Petunjuk teks yang akan disertakan dalam perintah. Misalnya, Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan berikut ini.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The video opens with a shot of a train traveling over a bridge in the night. \n
              \nThe scene changes to a woman walking in the streets of Tokyo. She says "My name is
              Saeko. I am a photographer in Tokyo. Tokyo has many faces. The city at night
              is totally different from what you see during the day. The new Pixel has a feature
              called "Video Boost". In low light, it activates "Night Sight" to make the quality
              even better." \n\nShe then uses her phone to take several photos of different parts of
              the city including a street with a lot of shops, a small alleyway, and a small
              restaurant. She says "Sancha is where I used to live when I first moved to Tokyo. I
              have a lot of great memories here. Oh, I like this." \n\nShe smiles and says
              "Beautiful".\n\nThe video ends with the woman standing in a different part of the
              city. She says "Next, I came to Shibuya." The scene shows the famous Shibuya crossing
              in the night. \n\nThe video features a woman showcasing the camera features of the
              Google Pixel phone while walking around the streets of Tokyo. She mentions "Night
              Sight" and "Video Boost" features. \n"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.053601142,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.053799648
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.06278921,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.07850098
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.090253234,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.058453236
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE",
          "probabilityScore": 0.1647851,
          "severity": "HARM_SEVERITY_NEGLIGIBLE",
          "severityScore": 0.09285216
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 28916,
    "candidatesTokenCount": 61,
    "totalTokenCount": 28977
  }
}

• 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-2.0-flash). Contoh ini mungkin juga mendukung model lainnya.

Konsol

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

   Buka Vertex AI Studio

2. Klik Create prompt.

3. Opsional: Konfigurasikan model dan parameter:

   • Model: Pilih model.

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.

     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.
   • Region: Pilih region yang ingin Anda gunakan.
   • Suhu: Gunakan penggeser atau kotak teks untuk memasukkan nilai suhu.

         
     The temperature is used for sampling during response generation, which occurs when topP
     and topK are applied. Temperature controls the degree of randomness in token selection.
     Lower temperatures are good for prompts that require a less open-ended or creative response, while
     higher temperatures can lead to more diverse or creative results. A temperature of 0
     means that the highest probability tokens are always selected. In this case, responses for a given
     prompt are mostly deterministic, but a small amount of variation is still possible.
     
     If the model returns a response that's too generic, too short, or the model gives a fallback
     response, try increasing the temperature.
     
       <li>**Output token limit**: Use the slider or textbox to enter a value for
         the max output limit.
     
         
     Maximum number of tokens that can be generated in the response. A token is
     approximately four characters. 100 tokens correspond to roughly 60-80 words.
     
     Specify a lower value for shorter responses and a higher value for potentially longer
     responses.
     
       <li>**Add stop sequence**: Optional. Enter a stop sequence, which is a
         series of characters that includes spaces. If the model encounters a
         stop sequence, the response generation stops. The stop sequence isn't
         included in the response, and you can add up to five stop sequences.
     </ul>
     

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.

   YouTube

   Masukkan URL video YouTube yang ingin Anda gunakan, lalu klik Sisipkan.

   Anda dapat menggunakan video publik atau video yang dimiliki oleh akun yang Anda gunakan untuk login ke konsol Google Cloud .

   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 Pilih.

      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 Build with code > Get code.