GSP1272

Ringkasan

Lab ini membahas penggunaan Gemini API di Vertex AI untuk menghasilkan data sintetis menggunakan Snowfakery. Snowfakery adalah framework yang andal untuk membuat data palsu yang kompleks, dan Gemini meningkatkan proses ini dengan memanfaatkan kemampuan natural language-nya. Anda akan mempelajari cara menentukan strategi pembuatan data, memanfaatkan skema yang telah ditetapkan, dan membuat berbagai format data (seperti blog dan komentar) menggunakan halaman Wikipedia sebagai seed. Pendekatan ini sangat berguna untuk pengujian, eksperimen perintah, dan pembuatan contoh few-shot.

Prasyarat

Sebelum memulai lab ini, Anda sebaiknya sudah mengetahui:

• Pemrograman Python dasar.
• Konsep API secara umum.
• Cara menjalankan kode Python di notebook Jupyter di Vertex AI Workbench.

Tujuan

Dalam lab ini, Anda akan:

• Berinteraksi dengan Gemini API melalui Vertex AI SDK for Python.
• Memanfaatkan Snowfakery untuk menentukan skema dan strategi pembuatan data.
• Memanfaatkan Gemini untuk menghasilkan data sintetis dalam berbagai format.
• Mempelajari aplikasi praktis dari pembuatan data sintetis, seperti pengujian dan eksperimen cepat.

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Start Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.

Tugas 1. Membuka notebook di Vertex AI Workbench

1. Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu (), klik Vertex AI > Workbench.

2. Cari instance lalu klik tombol Open JupyterLab.

Antarmuka JupyterLab untuk instance Workbench Anda akan terbuka di tab browser baru.

Tugas 2. Menyiapkan notebook

1. Buka file .

2. Pada dialog Select Kernel, pilih Python 3 dari daftar kernel yang tersedia.

3. Jalankan bagian Getting Started dan Import libraries pada notebook.

   • Untuk Project ID, gunakan , sedangkan untuk Location, gunakan .

Catatan: Anda dapat melewatkan sel notebook yang bertanda Colab only. Jika Anda mendapatkan respons 429 dari salah satu eksekusi sel notebook, tunggu 1 menit sebelum menjalankan sel kembali untuk melanjutkan.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Menginstal paket dan mengimpor library

Tugas 3. Membuat Plugin dan Perintah

Dalam tugas ini, Anda akan membuat dua plugin kustom yang diperlukan untuk kasus penggunaan ini beserta perintah yang diperlukan. Plugin pertama memberi Anda kemampuan untuk berinteraksi dengan Wikipedia dan mengambil konten untuk halaman tertentu. Plugin kedua memungkinkan Anda berinteraksi dengan Gemini API.

1. Jalankan bagian Creating Plugins and Prompts di notebook.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat Plugin dan Perintah

Tugas 4. Membuat Urutan Langkah

Untuk menghasilkan data sintetis, skema data sintetis harus ditentukan terlebih dahulu. Hal ini dilakukan dengan membuat recipe dalam format YAML seperti yang ditunjukkan di notebook. Detail selengkapnya tentang penulisan urutan langkah dapat dilihat di sini. Dalam tugas ini, Anda akan menentukan skema untuk data yang dihasilkan secara sintetis.

1. Jalankan bagian Creating the Recipe di notebook.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat Urutan Langkah

Tugas 5. Membuat Data

Dalam tugas ini, Anda akan membuat data dan melihat hasilnya di folder /outputs.

1. Jalankan bagian Generating Data di notebook.

Catatan: Langkah ini mungkin memerlukan waktu beberapa menit.

Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan. Membuat Data

Selamat!

Selamat! Di lab ini, Anda berhasil berinteraksi dengan Gemini API melalui Vertex AI SDK for Python, yang menunjukkan kemampuannya untuk menghasilkan data sintetis. Dengan menggunakan Snowfakery untuk menentukan skema dan strategi pembuatan data, Anda dapat menyesuaikan output untuk memenuhi persyaratan tertentu. Selain itu, Anda telah mempelajari fleksibilitas Gemini dalam menghasilkan data sintetis dalam berbagai format, yang menyoroti potensinya untuk aplikasi praktis seperti pengujian dan eksperimen cepat.

Langkah berikutnya/pelajari lebih lanjut

Baca referensi berikut untuk mempelajari Gemini lebih lanjut:

• Ringkasan Gemini
• Dokumentasi AI generatif di Vertex AI
• AI Generatif di YouTube
• Jelajahi Cookbook Vertex AI untuk melihat galeri notebook AI Generatif pilihan yang dapat Anda telusuri.
• Jelajahi notebook dan sampel lainnya di repositori AI Generatif Google Cloud.

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 28 Mei 2025

Lab Terakhir Diuji pada 28 Mei 2025

Hak cipta 2025 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.