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Apply your skills in Google Cloud console

Lab setup instructions and requirements
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Gemini Pro 簡介

Lab 1 hour 30 minutes universal_currency_alt 1 Credit show_chart Introductory
info This lab may incorporate AI tools to support your learning.
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GSP1150

Google Cloud 自學實驗室

總覽

Google 開發的 Gemini Pro 模型具備強大 AI 模型功能並提供廣泛用途，可處理各種複雜工作。這個模型適合處理及推論各種資訊，包括文字、程式碼和圖像，因此 Gemini Pro 能處理需要進階瞭解和分析能力的提示詞。

Gemini Pro 的特色如下：

  • 功能強大齊全，擅長程式設計、推論和執行多模態工作。
  • 專為解決進階推論問題而設計，能有效地為數學和 STEM 等學科問題求解。
  • 最適合用來處理程式碼相關工作，包括網站開發、程式碼生成和偵錯。
  • 特別擅長處理複雜且細膩的提示。

事前準備

開始這個實驗室之前，您應已熟悉下列概念：

  • 基本 Python 程式設計。
  • 一般 API 概念。
  • 在 Agent Platform Workbench 使用 Jupyter 筆記本執行 Python 程式碼。

目標

在本實驗室中，您將使用 模型執行下列工作：

  • 生成文字
  • 控管思考預算
  • 查看想法摘要
  • 設定模型參數
  • 設定系統指令
  • 使用安全篩選器
  • 開始多輪對話
  • 使用控制生成內容功能
  • 計算詞元數
  • 處理音訊、程式碼、文件、圖像、影片等多模態資料。
  • 使用自動和手動函式呼叫功能
  • 程式碼執行

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。
注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

  2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

    接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

    提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

  3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」。

  5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」。

    重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

  7. 按過後續的所有頁面：

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。「導覽選單」圖示和搜尋欄位

工作 1：開啟 Vertex AI Workbench 中的筆記本

  1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」圖示 「導覽選單」圖示 >「Agent Platform」>「Notebooks」。

  2. 在左側導覽列中，點擊 Workbench。

  3. 找出 執行個體，點按「Open JupyterLab」按鈕。

Workbench 執行個體的 JupyterLab 介面會在新瀏覽器分頁開啟。

注意：如果在 JupyterLab 沒有看見筆記本，請按照以下額外步驟重設執行個體：

1. 關閉 JupyterLab 的瀏覽器分頁，回到 Workbench 首頁。

2. 勾選執行個體名稱旁的核取方塊，然後點按「重設」。

3. 「開啟 JupyterLab」按鈕再次啟用後，等待一分鐘，然後點按「開啟 JupyterLab」。

工作 2：設定筆記本

  1. 開啟 檔案。

  2. 出現「Select Kernel」對話方塊時，從可用核心清單中選取「Python 3」。

  3. 執行筆記本的「Getting Started」部分，專案 ID 和位置已預先設定完成。

注意：如果執行筆記本儲存格後出現 429 回應，請稍候一分鐘再重新執行儲存格，應該就能繼續操作。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 安裝套件並匯入程式庫。

工作 3：使用 Gemini Pro 模型

  1. 執行筆記本的「Use the model」(使用 模型) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行 Gemini Pro 模型儲存格。

工作 4：設定模型參數

  1. 執行筆記本的「Configure model parameters」(設定模型參數) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Configure model parameters」(設定模型參數) 儲存格。

工作 5：設定系統指令

  1. 執行筆記本的「Set system instructions」(設定系統指令) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Set system instructions」(設定系統指令) 儲存格。

工作 6：安全篩選機制

  1. 執行筆記本的「Safety filters」(安全篩選機制) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Safety filters」(安全篩選機制) 儲存格。

工作 7：傳送多模態提示詞

  1. 執行筆記本的「Send multimodal prompts」(傳送多模態提示詞) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Send multimodal prompts」(傳送多模態提示詞) 儲存格。

工作 8：控制生成的輸出內容

  1. 執行筆記本的「Control generated output」(控制生成的輸出內容) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Control generated output」(控制生成的輸出內容) 儲存格。

工作 9：計算詞元數和運算詞元

  1. 執行筆記本的「Count tokens and compute tokens」(計算詞元數和運算詞元) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Count tokens and compute tokens」(計算詞元數和運算詞元) 儲存格。

工作 10：使用 Google 搜尋做為工具 (建立基準)

  1. 執行筆記本的「Search as a tool (Grounding)」(使用 Google 搜尋做為工具 (建立基準)) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Search as a tool (Grounding)」(使用 Google 搜尋做為工具 (建立基準)) 儲存格。

工作 11：函式呼叫

  1. 執行筆記本的「Function calling」(函式呼叫) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Function calling」(函式呼叫) 儲存格。

工作 12：程式碼執行

  1. 執行筆記本的「Code Execution」(程式碼執行) 部分。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在筆記本中執行「Code Execution」(程式碼執行) 儲存格。

恭喜！

您已完成這個實驗室。在本實驗室中，您使用 Gemini API 和 Gen AI SDK for Generative AI，在 Jupyter 筆記本中操作 模型。

後續行動/瞭解詳情

歡迎參考下列資源，進一步瞭解 Gemini：

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2025 年 10 月 9 日

實驗室上次測試日期：2025 年 10 月 9 日

Copyright 2026 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標，其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

Before you begin

  1. Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
  2. Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
  3. On the top left of your screen, click Start lab to begin

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  1. Copy the provided Username and Password for the lab
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