GSP1276

Descripción general
y ofrecen amplias ventanas de contexto, con capacidad para hasta 1 millón de tokens. Este avance permite que Gemini procese grandes cantidades de información (equivalente a novelas, horas de contenido multimedia o bases de código) en una sola instrucción. En este lab, se profundiza en las capacidades de la amplia ventana de contexto del modelo y se explora su potencial para manejar grandes cantidades de datos de texto, video y audio. Aprenderás cómo funciona la tokenización en diferentes modalidades y descubrirás las ventajas de esta capacidad ampliada para el aprendizaje en contexto y las tareas multimodales complejas.
Requisitos previos
Antes de comenzar este lab, debes tener los siguientes conocimientos:
- Programación de Python básica
- Conceptos generales sobre APIs
- Ejecución de código de Python en un notebook de Jupyter en Vertex AI Workbench
Objetivos
En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:
- Comprender el concepto de ventanas de contexto y tokenización en modelos de lenguaje grandes
- Utilizar la amplia ventana de contexto de para instrucciones multimodales
- Explorar aplicaciones prácticas de amplias ventanas de contexto en el manejo de grandes cantidades de datos de texto, video y audio
Configuración y requisitos
Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab
Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
- Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.
Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.
- Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).
Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.
Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud
-
Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago.
A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:
- El botón para abrir la consola de Google Cloud
- El tiempo restante
- Las credenciales temporales que debes usar para el lab
- Otra información para completar el lab, si es necesaria
-
Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).
El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.
Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.
-
De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.
{{{user_0.username | "Username"}}}
También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.
-
Haz clic en Siguiente.
-
Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.
{{{user_0.password | "Password"}}}
También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.
-
Haz clic en Siguiente.
Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud.
Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.
-
Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:
- Acepta los Términos y Condiciones.
- No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
- No te registres para obtener pruebas gratuitas.
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.
Tarea 1: Abre el notebook en Vertex AI Workbench
-
En el menú de navegación (
) de la consola de Google Cloud, haz clic en Vertex AI > Workbench.
-
Busca la instancia y haz clic en el botón Abrir JupyterLab.
La interfaz de JupyterLab para tu instancia de Workbench se abrirá en una pestaña nueva del navegador.
Nota: Si no ves notebooks en JupyterLab, sigue estos pasos adicionales para restablecer la instancia:
1. Cierra la pestaña del navegador de JupyterLab y vuelve a la página principal de Workbench.
2. Selecciona la casilla de verificación junto al nombre de la instancia y haz clic en Restablecer.
3. Después de que se vuelva a habilitar el botón Abrir JupyterLab, espera un minuto y, luego, haz clic en Abrir JupyterLab.
Tarea 2: Configura el notebook
-
Abre el archivo .
-
En el cuadro de diálogo Select Kernel, elige Python 3 en la lista de kernels disponibles.
-
Ejecuta la sección Getting Started del notebook. El ID y la ubicación del proyecto ya están configurados.
Nota: Si recibes una respuesta 429 de cualquiera de las ejecuciones de celda del notebook, espera un minuto antes de volver a ejecutar la celda para continuar.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Instalar paquetes e importar bibliotecas
Tarea 3: Texto de formato largo
- Sigue las secciones de Long-form text del notebook.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Texto de formato largo
Tarea 4: Video de formato largo
- Ejecuta las secciones de Long-form video del notebook.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Video de formato largo
Tarea 5: Audio de formato largo
- Revisa las secciones de Long-form audio del notebook.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Audio de formato largo
¡Felicitaciones!
Ya completaste el lab. En este lab, aprendiste a usar para analizar contenido multimodal con su amplia ventana de contexto.
Próximos pasos/Más información
Consulta los siguientes recursos para obtener más información sobre Gemini:
Capacitación y certificación de Google Cloud
Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.
Actualización más reciente del manual: 28 de octubre de 2025
Prueba más reciente del lab: 17 de octubre de 2025
Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google y el logotipo de Google son marcas de Google LLC. Los demás nombres de productos y empresas pueden ser marcas de las respectivas empresas a las que estén asociados.