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Visão geral
Este laboratório oferece uma análise abrangente dos modelos avançados de IA
multimodal do Google, ou seja, do Gemini. Usando o SDK da IA generativa do
Google para Python, você vai aprender a interagir com esses modelos pela API
Gemini, incluindo várias modalidades como texto, PDF, imagem, vídeo, código e
áudio. Em seguida, vamos mostrar como fazer a combinação de várias
modalidades, demonstrando a capacidade do Gemini de processar e analisar
diversos formatos de dados simultaneamente. Por fim, você vai conhecer um caso
de uso real de varejo/e-commerce, onde verá as aplicações práticas do Gemini
na geração de recomendações e no aprimoramento da experiência do cliente.
Gemini
Gemini é uma família de modelos avançados de IA generativa desenvolvido pelo Google DeepMind. Ele é capaz de entender e gerar conteúdo em vários formatos, como texto, código, imagens, áudio e vídeo.
API Gemini na Agent Platform
A API Gemini na Agent Platform oferece uma interface unificada para interação com os modelos do Gemini. Assim, desenvolvedores podem integrar esses recursos avançados de IA aos próprios aplicativos com facilidade. Para conferir os detalhes mais recentes e recursos específicos dos últimos lançamentos, consulte a documentação oficial do Gemini.
Modelos do Gemini
- O Gemini Pro foi projetado para tarefas de raciocínio complexo, incluindo:
- Análise e resumo de grandes quantidades de informações.
- Raciocínio multimodal avançado (em texto, código, imagens etc.).
- Solução eficaz de problemas em bases de código complexas.
- O Gemini Flash conta com velocidade e eficiência otimizadas, oferecendo:
- Tempos de resposta com menos de um segundo e alta capacidade de processamento.
- Alta qualidade com custos reduzidos para diversas tarefas.
- Recursos multimodais avançados, incluindo melhor compreensão espacial, novas modalidades de saída (texto, áudio, imagens) e o uso de ferramentas nativas (Pesquisa Google, execução de código e funções de terceiros).
Pré-requisitos
Antes de fazer este laboratório, você precisa saber os seguintes conceitos:
- Noção básica de programação em Python.
- Conceitos gerais sobre APIs.
- Executar códigos Python em um notebook do Jupyter no Agent Platform Workbench.
Objetivos
Neste laboratório, você vai aprender a usar o SDK da IA generativa do Google
para Python e interagir com o modelo Gemini para:
- abranger cenários de texto, PDF, imagem, vídeo, código e áudio;
- aprender sobre diferentes combinações de modalidades;
- entender um caso de uso de e-commerce;
- comparar imagens para buscar semelhanças, anomalias ou diferenças;
- compreender as relações de entidades em diagramas técnicos.
Configuração e requisitos
Antes de clicar no botão Começar o Laboratório
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
- Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
- Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
-
Clique no botão Começar laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento.
À direita, você encontra o painel Configuração e acesso ao laboratório com as seguintes informações:
- O botão Abrir console do Google Cloud
- As credenciais temporárias (nome de usuário e senha) que você vai usar no laboratório
- Outros dados, se necessários
O timer do laboratório fica na parte de cima da página e mostra o tempo restante.
-
Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página "Login" em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.
-
Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Login.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Você também encontra o nome de usuário no painel Configuração e acesso ao laboratório.
-
Clique em Avançar.
-
Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo Olá!.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Você também encontra a senha no painel Configuração e acesso ao laboratório.
-
Clique em Avançar.
Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud.
Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, talvez receba cobranças adicionais.
-
Acesse as próximas páginas:
- Aceite os Termos e Condições.
- Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
- Não se inscreva em testes sem custo financeiro.
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Tarefa 1: abrir o notebook no Agent Platform Workbench
-
No console do Google Cloud, no menu de navegação (
), clique em Agent Platform > Notebooks > Workbench.
-
Ache a instância e clique no botão Abrir o JupyterLab.
A interface do JupyterLab para sua instância do Workbench é aberta em uma nova guia do navegador.
Tarefa 2: configurar o notebook
-
Abra o arquivo .
-
Na caixa de diálogo Selecionar Kernel, escolha Python 3 (local) na lista de kernels disponíveis.
-
Leia a seção Vamos começar do notebook. O ID do projeto e o local já estão pré-configurados.
Observação: se você receber uma resposta 429 de uma das execuções de células do notebook, aguarde um minuto antes de executar a célula novamente para prosseguir.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Instalar pacotes e importar bibliotecas.
Tarefa 3: modalidades
Nesta seção, você vai conhecer várias modalidades compatíveis com o Gemini.
- Leia a seção Modalidades do notebook.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Modalidades de texto, PDF e imagem
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Modalidade de vídeo
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Modalidades de áudio
Observação: se você encontrar uma resposta ClientError 499 durante a execução de qualquer célula do notebook, indicando que a tarefa foi cancelada antes da conclusão, tente executar a célula de código novamente.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Modalidades na base de código
Tarefa 4: combinar várias modalidades
Nesta seção, você vai aprender a intercalar várias modalidades usando o
Gemini.
-
Leia a seção Combinar várias modalidades do notebook.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Combinar várias modalidades de uma vez
Tarefa 5: caso de uso: varejo/e-commerce
Nesta seção, você vai conhecer um caso de uso que mostra como o Gemini é usado
para fazer recomendações de varejo.
-
Leia a seção Caso de uso: varejo/e-commerce do notebook.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Caso de uso de e-commerce
Tarefa 6: caso de uso: relações de entidades em diagramas técnicos
Nesta seção, você vai conhecer um caso de uso que mostra como o Gemini é usado
para facilitar a compreensão de diagramas e tomar medidas práticas, como
otimizar ou gerar códigos.
-
Leia a seção
Caso de uso: relações de entidades em diagramas técnicos do
notebook.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Relações de entidades em diagramas técnicos
Tarefa 7: caso de uso: comparar imagens para buscar semelhanças, anomalias ou
diferenças
Nesta seção, você vai conhecer um caso de uso que mostra como o Gemini é usado
para comparar imagens e identificar semelhanças ou diferenças entre objetos.
-
Leia a seção Caso de uso: semelhanças/diferenças do
notebook.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Comparar imagens para buscar semelhanças, anomalias ou diferenças
Parabéns!
Neste laboratório, você aprendeu a usar o modelo Gemini para casos de uso
multimodais. Para mais informações sobre o Gemini, consulte o site de
documentação da Agent Platform listado abaixo.
Próximas etapas / Saiba mais
Confira os recursos a seguir para saber mais sobre a IA generativa e a Gemini Enterprise Agent Platform:
Treinamento e certificação do Google Cloud
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 14 de outubro de 2025
Laboratório testado em 14 de outubro de 2025
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