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Visão geral

Este laboratório analisa o uso da API Gemini na Vertex AI para gerar dados sintéticos com o Snowfakery. O Snowfakery é um framework poderoso para criar dados falsos complexos, e o Gemini aprimora esse processo usando os recursos de linguagem natural. Você vai aprender a definir estratégias de geração de dados, usar esquemas predefinidos e gerar diferentes formatos de dados (como blogs e comentários) usando uma página da Wikipédia como base. Essa abordagem é importante para testes, experimentação com comandos e criação de exemplos few-shot.

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:

• Interagir com a API Gemini usando o SDK da Vertex AI para Python.
• Usar o Snowfakery para definir esquemas e estratégias de geração de dados.
• Usar o Gemini para gerar dados sintéticos em diferentes formatos.
• Conhecer aplicações práticas da geração de dados sintéticos, como testes e experimentação com comandos.

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

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. Execute as seções Vamos começar e Importar bibliotecas do notebook.

   • Para ID do projeto, use , e em Local, use .

Observação: é possível pular as células do notebook que tenham a indicação Somente Colab. Se você receber uma resposta 429 de uma das execuções de células do notebook, aguarde 1 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: criar plug-ins e comandos

Nesta tarefa, você vai criar os dois plug-ins personalizados necessários para este caso de uso, além dos comandos necessários. O primeiro plug-in permite interagir com a Wikipédia e buscar o conteúdo de uma página específica. O segundo plug-in permite interagir com a API Gemini.

1. Confira a seção Criar plug-ins e comandos do notebook.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar plug-ins e comandos

Tarefa 4: criar o roteiro

Para gerar dados sintéticos, o esquema dos dados sintéticos precisa ser definido primeiro. Isso é feito por meio da criação de um roteiro no formato YAML, como demonstrado no notebook. Mais detalhes sobre como escrever roteiros podem ser encontrados aqui. Nesta tarefa, você vai definir o esquema dos dados gerados sinteticamente.

1. Execute a seção Criar roteiro do notebook.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar roteiro

Tarefa 5: gerar dados

Nesta tarefa, você vai gerar os dados e conferir os resultados na pasta /outputs.

1. Leia a seção Gerar dados do notebook.

Observação: essa etapa pode levar vários minutos.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Gerar dados

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você interagiu com a API Gemini usando o SDK da Vertex AI para Python, demonstrando a capacidade dela de gerar dados sintéticos. Ao usar o Snowfakery para definir esquemas e estratégias de geração de dados, você conseguiu personalizar a saída para atender a requisitos específicos. Além disso, você analisou a versatilidade do Gemini na produção de dados sintéticos em vários formatos, destacando o potencial para aplicações práticas, como testes e experimentação com comandos.

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

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Manual atualizado em 28 de maio de 2025

Laboratório testado em 28 de maio de 2025

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