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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 várias formas de conteúdo, como texto, código, imagens, áudio e vídeo.

API Gemini na Vertex AI

A API Gemini na Vertex AI oferece uma interface unificada de interação com os modelos do Gemini. Com isso, desenvolvedores podem integrar esses recursos avançados de IA aos 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 Vertex AI 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).

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. 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 Fazer 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.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

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

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

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

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   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, é possível que receba cobranças adicionais.

7. 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 gratuitos.

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 Vertex AI Workbench

1. No menu de navegação () do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. 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

1. Abra o arquivo .

2. Na caixa de diálogo Selecionar Kernel, escolha Python 3 na lista de kernels disponíveis.

3. Leia a seção Vamos começar do notebook. O ID do projeto e o local já estão pré-configurados.

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.

1. 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

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.

1. 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.

1. 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.

1. 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.

1. 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 Vertex AI listado abaixo.

Próximas etapas / Saiba mais

Confira os recursos a seguir para saber mais sobre o Gemini:

• Visão geral do Gemini
• IA generativa na documentação da Vertex AI
• IA generativa no YouTube
• Confira o manual da Vertex AI para acessar uma galeria selecionada e pesquisável de notebooks da IA generativa.
• Conheça outros notebooks e exemplos no Repositório da IA generativa do Google Cloud (em inglês).

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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