Remarque : Pour vous garantir une expérience uniforme et performante, cet atelier peut fournir des réponses mises en cache à certaines requêtes du modèle.

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Présentation

Le modèle est un modèle polyvalent conçu pour traiter du texte, du code et des images. Il gère des tâches complexes nécessitant un raisonnement sophistiqué et une analyse multimodale. Gemini excelle dans le codage, les domaines STEM, le développement Web et le débogage. Il est particulièrement efficace pour générer du code et résoudre des prompts nuancés.

Le modèle est un modèle rapide et efficace, optimisé pour les workflows à haute fréquence. Il permet aux entreprises d'automatiser des tâches et de créer des applications responsives sans compromettre la qualité. Il fournit des réponses en temps quasi réel et offre un excellent rapport prix/performances, ce qui permet aux entreprises de proposer des expériences captivantes à l'échelle de la production.

Dans cet atelier, vous allez exécuter des exemples qui illustrent les principales capacités des modèles et présentent les nouvelles fonctionnalités de l'API.

Prérequis

Avant de commencer cet atelier, vous devez :

• avoir des connaissances de base en programmation Python ;
• connaître les concepts généraux sur les API ;
• savoir exécuter du code Python dans un notebook Jupyter sur Agent Platform Workbench.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez utiliser les modèles et pour effectuer les tâches suivantes :

• Générer du texte et contrôler le raisonnement avec des niveaux de réflexion
• Configurer les paramètres des modèles et les instructions système
• Traiter des données multimodales, y compris de l'audio, du code et des vidéos
• Implémenter des fonctionnalités avancées telles que l'appel de fonction et l'exécution de code

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

• Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la droite, vous trouverez le panneau Préparation et accès à l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Les identifiants temporaires (nom d'utilisateur et mot de passe) que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier, si nécessaire

   Notez que le minuteur de l'atelier se trouve en haut de la page et indique le temps restant.

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans une fenêtre en navigation privée si vous utilisez Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Préparation et accès à l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Préparation et accès à l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. N'utilisez pas les identifiants de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires pourront vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais sans frais.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour accéder aux produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation ou saisissez le nom du service ou du produit dans le champ Recherche.

Tâche 1 : Configurer l'environnement

Dans cette section, vous allez installer des packages et importer des bibliothèques.

Ouvrir le notebook dans Agent Platform Workbench

1. Dans la console Google Cloud, dans le menu de navigation (), cliquez sur Agent Platform > Notebooks > Workbench.

2. Recherchez l'instance , puis cliquez sur le bouton Ouvrir JupyterLab.

L'interface JupyterLab de votre instance Workbench s'ouvre dans un nouvel onglet de navigateur.

Configurer le notebook

1. Ouvrez le fichier .

2. Dans la boîte de dialogue Select Kernel (Sélectionner le kernel), sélectionnez Python 3 (Local) dans la liste des kernels disponibles.

3. Parcourez la section Getting Started (Premiers pas) du notebook. L'ID et l'emplacement du projet sont préconfigurés pour vous.

Remarque : Si l'exécution d'une cellule renvoie l'erreur 429, patientez une minute avant de la réexécuter pour poursuivre.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Installer les packages et importer les bibliothèques

Tâche 2 : Charger les modèles Gemini

• Dans le notebook, exécutez les cellules de la section Charger les modèles Gemini pour initialiser le client genai et définir les variables des modèles.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Charger les modèles Gemini 3 du notebook

Tâche 3 : Explorer les fonctionnalités de Gemini

Dans cette section, vous allez explorer les principales fonctionnalités du modèle Gemini 3 Pro et de l'API. Une fois que vous avez exploré une fonctionnalité dans le notebook, vous êtes invité à revenir à ces instructions pour vérifier votre progression.

Définir des instructions système

• Accédez à la section "Définir des instructions système" et exécutez les cellules pour définir le comportement du modèle (traduction de l'anglais vers l'espagnol).

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Définir des instructions système du notebook

Niveau de réflexion

• Accédez à la section Niveau de réflexion. Exécutez les cellules pour observer comment l'ajustement du paramètre thinking_level modifie la profondeur du processus de raisonnement du modèle.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Niveau de réflexion du notebook

Configurer le paramètre de température

• Dans la section Configurer le paramètre de température, exécutez le code pour ajuster le caractère aléatoire de la génération des réponses.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Configurer le paramètre de température du notebook

Générer un flux de contenu

• Parcourez la section Générer un flux de contenu pour voir comment le modèle fournit des réponses progressivement au lieu d'attendre la fin de la réponse complète.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Générer un flux de contenu du notebook

Résumés des réflexions

• Exécutez les cellules Résumés des réflexions pour inspecter les étapes de raisonnement intermédiaires du modèle avant la réponse finale.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Résumés des réflexions du notebook

Chat multitour

• Effectuez les étapes de la section Chat multitour pour démarrer une session de chat qui conserve le contexte des prompts précédents.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Chat multitour du notebook

Filtres de sécurité

• Accédez à la section Filtres de sécurité et exécutez les cellules afin de configurer les seuils de blocage pour les incitations à la haine, le harcèlement et d'autres catégories.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Filtres de sécurité du notebook

Envoyer des requêtes asynchrones

• Parcourez la section Envoyer des requêtes asynchrones pour apprendre à envoyer des requêtes non bloquantes à l'aide de méthodes asynchrones.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Envoyer des requêtes asynchrones du notebook

Multimodalité

• Dans la section Multimodalité, exécutez le code pour analyser différents types de contenus multimédias, y compris des images et des vidéos, ainsi que des prompts textuels.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Multimodalité du notebook

Résolution des contenus multimédias

• Effectuez les étapes de la section "Résolution des contenus multimédias" pour comparer l'impact des différents paramètres de résolution sur l'analyse des détails visuels par le modèle.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Résolution des contenus multimédias du notebook

Résultat structuré

• Exécutez les cellules Résultat structuré pour forcer le modèle à répondre dans des formats spécifiques, tels que JSON.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Résultat structuré du notebook

Ancrage avec la recherche Google

• Parcourez la section Ancrage avec la recherche Google pour ancrer les réponses du modèle dans des données en temps réel issues de la recherche Google.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Ancrage avec la recherche Google du notebook

Exécution du code

• Accédez à la section Exécution du code et exécutez les cellules pour permettre au modèle d'écrire et d'exécuter du code Python afin de résoudre des problèmes mathématiques.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Exécution du code du notebook

Contexte de l'URL

• Effectuez les étapes de la section Contexte de l'URL pour voir comment le modèle peut traiter et résumer du contenu directement à partir d'une URL fournie.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Contexte de l'URL du notebook

Appel de fonction

• Parcourez la section Appel de fonction pour définir des outils personnalisés que le modèle peut appeler dans le but de récupérer des informations externes.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Appel de fonction du notebook

Appel de fonction en streaming

• Exécutez les cellules d'appel de fonction en streaming pour gérer les résultats des outils dans une réponse en streaming.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Appel de fonction en streaming du notebook

Réponses de fonction multimodales

• Effectuez les étapes de la section Réponses de fonctions multimodales pour découvrir comment les fonctions peuvent renvoyer des données non textuelles, telles que des images ou des graphiques.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Réponses de fonction multimodales du notebook

Signatures de réflexion

• Parcourez la section Signatures de réflexion pour vérifier l'authenticité de la chaîne de raisonnement du modèle.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Signatures de réflexion du notebook

Compter et calculer les jetons

• Enfin, exécutez les cellules Compter et calculer les jetons pour analyser le coût et la taille de vos prompts et réponses.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Parcourir la section Compter et calculer les jetons du notebook

Félicitations !

Vous avez terminé l'atelier. Dans cet atelier, vous avez utilisé les modèles et dans un notebook Jupyter à l'aide de l'API Gemini et du SDK Google Gen AI pour l'IA générative.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

Consultez les ressources suivantes pour en savoir plus sur l'IA générative et Gemini Enterprise Agent Platform :

• Consultez la présentation des modèles Gemini de Google DeepMind pour en savoir plus sur les principales capacités des modèles.
• Consultez la documentation officielle d'Agent Platform pour obtenir des consignes de conception, de scaling et de déploiement.
• Consultez la présentation des agents sur Agent Platform pour comprendre comment créer et gérer des agents personnalisés.
• Regardez des tutoriels vidéo et des démonstrations de produits en accédant à la playlist YouTube sur l'IA générative.
• Explorez d'autres notebooks et exemples dans le Google Cloud pour l'IA générative.
• Explorez le dépôt d'exemples Google Agent Development Kit (ADK) pour trouver des modèles d'agents personnalisés.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 18 mai 2026

Dernier test de l'atelier : 16 avril 2026

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