동영상 이해

콘솔

1. 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 Google Cloud Vertex AI 스튜디오 페이지로 이동합니다.

   Vertex AI Studio로 이동

2. 프롬프트 만들기를 클릭합니다.

3. 선택사항: 모델 및 파라미터를 구성합니다.

   • 모델: 모델을 선택합니다.

4. 선택사항: 고급 매개변수를 구성하려면 고급을 클릭하고 다음과 같이 구성합니다.

   클릭하여 고급 구성 펼치기

   • Top-K: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 최상위 K의 값을 입력합니다.

     Top-K는 모델이 출력용 토큰을 선택하는 방식을 변경합니다. Top-K가 1이면 선택된 토큰이 모델의 어휘에 포함된 모든 토큰 중에서 가장 확률이 높다는 의미입니다(그리디 디코딩이라고도 함). 반면에 Top-K가 3이면 강도를 사용하여 가장 확률이 높은 3개 토큰 중에서 다음 토큰이 선택된다는 의미입니다.

     각 토큰 선택 단계에서 확률이 가장 높은 Top-K 토큰이 샘플링됩니다. 그런 다음 Top-P를 기준으로 토큰을 추가로 필터링하고 온도 샘플링을 사용하여 최종 토큰을 선택합니다.

     임의성이 낮은 응답에 낮은 값을 지정하고 임의성이 높은 응답에 높은 값을 지정합니다.

   • Top-P: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 최상위 P의 값을 입력합니다. 토큰의 확률 합계가 최상위 P 값과 같아질 때까지 확률이 가장 높은 순에서 낮은 순으로 토큰이 선택됩니다. 최소 변수 결과의 경우 top-P를 0으로 설정합니다.
   • 최대 응답: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 생성할 응답 수에 대한 값을 입력합니다.
   • 응답 스트리밍: 생성 중인 응답을 출력할 수 있습니다.
   • 안전 필터 기준점: 유해할 수 있는 응답이 표시될 가능성에 대한 기준점을 선택합니다.
   • 그라운딩 사용 설정: 멀티모달 프롬프트에서는 그라운딩이 지원되지 않습니다.
   • 리전: 사용할 리전을 선택합니다.
   • 온도: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용해서 온도 값을 입력합니다.

         
     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. 미디어 삽입을 클릭하고 파일의 소스를 선택합니다.

   업로드

   업로드할 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.

   URL 사용

   사용하려는 파일의 URL을 입력하고 삽입을 클릭합니다.

   YouTube

   사용하려는 YouTube 동영상 URL을 입력하고 삽입을 클릭합니다.

   공개 동영상 또는 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 데 사용한 계정에서 소유한 동영상을 사용할 수 있습니다.

   Cloud Storage

   버킷과 버킷에서 가져오려는 파일을 선택한 후 선택을 클릭합니다.

   Google Drive

   1. 계정을 선택하고 이 옵션을 처음 선택할 때 Vertex AI Studio의 계정 액세스를 동의합니다. 총 크기가 10MB인 파일 여러 개를 업로드할 수 있습니다. 단일 파일은 7MB를 초과할 수 없습니다.
   2. 추가하려는 파일을 클릭합니다.

   3. 선택을 클릭합니다.

      파일 썸네일이 프롬프트 창에 표시됩니다. 토큰 총개수도 표시됩니다. 프롬프트 데이터가 토큰 한도를 초과하면 토큰이 잘리고 데이터 처리에 포함되지 않습니다.

6. 프롬프트 창에 텍스트 프롬프트를 입력합니다.

7. 선택사항: 텍스트에 대한 토큰 ID 및 토큰 ID를 보려면 프롬프트 창에서 토큰 수를 클릭합니다.

8. 제출을 클릭합니다.

9. 선택사항: 프롬프트를 내 프롬프트에 저장하려면 save_alt 저장을 클릭합니다.

10. 선택사항: 프롬프트에 대해 Python 코드 또는 curl 명령어를 가져오려면 code 코드로 빌드 > 코드 가져오기를 클릭합니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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-2.5-flash",
    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 ...

Go

Go를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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",
			}},
		},
			Role: "user"},
	}

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

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

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

	return nil
}

REST

환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• FILE_URI: 프롬프트에 포함할 파일의 URI 또는 URL입니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다.
  • Cloud Storage 버킷 URI: 객체는 공개적으로 읽을 수 있거나 요청을 보내는 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있어야 합니다. gemini-2.0-flash 및 gemini-2.0-flash-lite의 경우 크기 제한은 2GB입니다.
  • HTTP URL: 파일 URL은 공개적으로 읽을 수 있어야 합니다. 요청당 동영상 파일 하나, 오디오 파일 하나, 이미지 파일 최대 10개를 지정할 수 있습니다. 오디오 파일, 동영상 파일, 문서는 15MB를 초과할 수 없습니다.
  • YouTube 동영상 URL: YouTube 동영상은 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 데 사용된 계정이 소유한 것이거나 공개된 동영상이어야 합니다. 요청당 하나의 YouTube 동영상 URL만 지원됩니다.

  fileURI를 지정할 때는 파일의 미디어 유형(mimeType)도 지정해야 합니다. VPC 서비스 제어가 사용 설정된 경우 fileURI의 미디어 파일 URL을 지정하는 것은 지원되지 않습니다.

  Cloud Storage에 동영상 파일이 없으면 video/mp4 MIME 유형이 있는 gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4와 같은 공개적으로 사용 가능한 파일을 사용할 수 있습니다. 이 동영상을 보려면 샘플 MP4 파일을 엽니다.

• MIME_TYPE: data 또는 fileUri 필드에 지정된 파일의 미디어 유형입니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다.

  클릭하여 MIME 유형 펼치기

  • 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: 프롬프트에 포함할 텍스트 안내입니다. 예를 들면 What is in the video?입니다.

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

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-2.5-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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "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
  }
}

• 응답이 완전히 생성된 후 반환되도록 요청하려면 generateContent 메서드를 사용합니다. 시청자가 지연 시간에 대해 갖는 느낌을 줄이려면 streamGenerateContent 메서드를 사용하여 생성되는 응답을 스트리밍합니다.
• 멀티모달 모델 ID는 메서드 앞의 URL 끝 부분에 있습니다(예: gemini-2.0-flash). 이 샘플은 다른 모델도 지원할 수 있습니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# 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-2.5-flash",
    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

환경을 설정하면 REST를 사용하여 텍스트 프롬프트를 테스트할 수 있습니다. 다음 샘플은 요청을 게시자 모델 엔드포인트에 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
• FILE_URI: 프롬프트에 포함할 파일의 URI 또는 URL입니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다.
  • Cloud Storage 버킷 URI: 객체는 공개적으로 읽을 수 있거나 요청을 보내는 동일한 Google Cloud 프로젝트에 있어야 합니다. gemini-2.0-flash 및 gemini-2.0-flash-lite의 경우 크기 제한은 2GB입니다.
  • HTTP URL: 파일 URL은 공개적으로 읽을 수 있어야 합니다. 요청당 동영상 파일 하나, 오디오 파일 하나, 이미지 파일 최대 10개를 지정할 수 있습니다. 오디오 파일, 동영상 파일, 문서는 15MB를 초과할 수 없습니다.
  • YouTube 동영상 URL: YouTube 동영상은 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 데 사용된 계정이 소유한 것이거나 공개된 동영상이어야 합니다. 요청당 하나의 YouTube 동영상 URL만 지원됩니다.

  fileURI를 지정할 때는 파일의 미디어 유형(mimeType)도 지정해야 합니다. VPC 서비스 제어가 사용 설정된 경우 fileURI의 미디어 파일 URL을 지정하는 것은 지원되지 않습니다.

  Cloud Storage에 동영상 파일이 없으면 video/mp4 MIME 유형이 있는 gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4와 같은 공개적으로 사용 가능한 파일을 사용할 수 있습니다. 이 동영상을 보려면 샘플 MP4 파일을 엽니다.

• MIME_TYPE: data 또는 fileUri 필드에 지정된 파일의 미디어 유형입니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다.

  클릭하여 MIME 유형 펼치기

  • 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

  프롬프트에 포함할 텍스트 요청 사항입니다. 예를 들면 Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video.입니다.

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

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-2.5-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://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.5-flash:generateContent" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 수신됩니다.

{
  "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
  }
}

• 응답이 완전히 생성된 후 반환되도록 요청하려면 generateContent 메서드를 사용합니다. 시청자가 지연 시간에 대해 갖는 느낌을 줄이려면 streamGenerateContent 메서드를 사용하여 생성되는 응답을 스트리밍합니다.
• 멀티모달 모델 ID는 메서드 앞의 URL 끝 부분에 있습니다(예: gemini-2.0-flash). 이 샘플은 다른 모델도 지원할 수 있습니다.

콘솔

1. 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 Google Cloud Vertex AI 스튜디오 페이지로 이동합니다.

   Vertex AI Studio로 이동

2. 프롬프트 만들기를 클릭합니다.

3. 선택사항: 모델 및 파라미터를 구성합니다.

   • 모델: 모델을 선택합니다.

4. 선택사항: 고급 매개변수를 구성하려면 고급을 클릭하고 다음과 같이 구성합니다.

   클릭하여 고급 구성 펼치기

   • Top-K: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 최상위 K의 값을 입력합니다.

     Top-K는 모델이 출력용 토큰을 선택하는 방식을 변경합니다. Top-K가 1이면 선택된 토큰이 모델의 어휘에 포함된 모든 토큰 중에서 가장 확률이 높다는 의미입니다(그리디 디코딩이라고도 함). 반면에 Top-K가 3이면 강도를 사용하여 가장 확률이 높은 3개 토큰 중에서 다음 토큰이 선택된다는 의미입니다.

     각 토큰 선택 단계에서 확률이 가장 높은 Top-K 토큰이 샘플링됩니다. 그런 다음 Top-P를 기준으로 토큰을 추가로 필터링하고 온도 샘플링을 사용하여 최종 토큰을 선택합니다.

     임의성이 낮은 응답에 낮은 값을 지정하고 임의성이 높은 응답에 높은 값을 지정합니다.

   • Top-P: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 최상위 P의 값을 입력합니다. 토큰의 확률 합계가 최상위 P 값과 같아질 때까지 확률이 가장 높은 순에서 낮은 순으로 토큰이 선택됩니다. 최소 변수 결과의 경우 top-P를 0으로 설정합니다.
   • 최대 응답: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용하여 생성할 응답 수에 대한 값을 입력합니다.
   • 응답 스트리밍: 생성 중인 응답을 출력할 수 있습니다.
   • 안전 필터 기준점: 유해할 수 있는 응답이 표시될 가능성에 대한 기준점을 선택합니다.
   • 그라운딩 사용 설정: 멀티모달 프롬프트에서는 그라운딩이 지원되지 않습니다.
   • 리전: 사용할 리전을 선택합니다.
   • 온도: 슬라이더 또는 텍스트 상자를 사용해서 온도 값을 입력합니다.

         
     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. 미디어 삽입을 클릭하고 파일의 소스를 선택합니다.

   업로드

   업로드할 파일을 선택하고 열기를 클릭합니다.

   URL 사용

   사용하려는 파일의 URL을 입력하고 삽입을 클릭합니다.

   YouTube

   사용하려는 YouTube 동영상 URL을 입력하고 삽입을 클릭합니다.

   공개 동영상 또는 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 데 사용한 계정에서 소유한 동영상을 사용할 수 있습니다.

   Cloud Storage

   버킷과 버킷에서 가져오려는 파일을 선택한 후 선택을 클릭합니다.

   Google Drive

   1. 계정을 선택하고 이 옵션을 처음 선택할 때 Vertex AI Studio의 계정 액세스를 동의합니다. 총 크기가 10MB인 파일 여러 개를 업로드할 수 있습니다. 단일 파일은 7MB를 초과할 수 없습니다.
   2. 추가하려는 파일을 클릭합니다.

   3. 선택을 클릭합니다.

      파일 썸네일이 프롬프트 창에 표시됩니다. 토큰 총개수도 표시됩니다. 프롬프트 데이터가 토큰 한도를 초과하면 토큰이 잘리고 데이터 처리에 포함되지 않습니다.

6. 프롬프트 창에 텍스트 프롬프트를 입력합니다.

7. 선택사항: 텍스트에 대한 토큰 ID 및 토큰 ID를 보려면 프롬프트 창에서 토큰 수를 클릭합니다.

8. 제출을 클릭합니다.

9. 선택사항: 프롬프트를 내 프롬프트에 저장하려면 save_alt 저장을 클릭합니다.

10. 선택사항: 프롬프트에 대해 Python 코드 또는 curl 명령어를 가져오려면 code 코드로 빌드 > 코드 가져오기를 클릭합니다.