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Übersicht

In diesem Lab wird beschrieben, wie Sie öffentlich verfügbare YouTube-Videos mit Gemini direkt analysieren können. Zunächst verwenden Sie Gemini, um kompakte Zusammenfassungen einzelner Videos zu erstellen. Anschließend lernen Sie, mit Gemini und Methoden der gesteuerten Generierung bestimmte, strukturierte Ausgaben aus längeren Videos zu extrahieren. Abschließend erfahren Sie, wie Sie die asynchrone Generierung mit Gemini nutzen, um Insights zusammenzufassen, indem Sie mehrere YouTube-Videos gleichzeitig analysieren.

Vorbereitung

Für dieses Lab sollten Sie folgende Konzepte kennen:

• Grundlegende Kenntnisse der Programmierung mit Python
• Grundlegende API-Konzepte
• Ausführen von Python-Code in einem Jupyter-Notebook in Vertex AI Workbench

Ziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Ein einzelnes YouTube-Video mit Gemini zusammenfassen
• Mit Gemini und kontrollierten Ausgaben eine bestimmte Reihe von strukturierten Ausgaben aus einem längeren YouTube-Video extrahieren
• Mithilfe der asynchronen Generierung mit Gemini Insights aus der gleichzeitigen Analyse mehrerer YouTube-Videos gewinnen

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Aufgabe 1: Notebook in Vertex AI Workbench öffnen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () auf Vertex AI > Workbench.

2. Suchen Sie die Instanz und klicken Sie auf JupyterLab öffnen.

Die JupyterLab-Oberfläche für Ihre Workbench-Instanz wird in einem neuen Browsertab geöffnet.

Aufgabe 2: Notebook einrichten

1. Öffnen Sie die -Datei.

2. Wählen Sie im Dialogfeld Kernel auswählen in der Liste der verfügbaren Kernel die Option Python 3 aus.

3. Gehen Sie die Abschnitte Erste Schritte und Bibliotheken importieren des Notebooks durch.

   • Verwenden Sie als Projekt-ID den Wert und als Standort die Option .

Hinweis: Notebookzellen mit dem Hinweis Nur Colab können Sie überspringen. Wenn Sie bei der Ausführung einer der Notebook-Zellen eine 429-Antwort erhalten, warten Sie eine Minute, bevor Sie die Zelle noch einmal ausführen und dann fortfahren.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Pakete installieren und Bibliotheken importieren

Aufgabe 3: YouTube-Video zusammenfassen

In diesem Abschnitt verlinken Sie ein öffentliches YouTube-Video, das Sie zusammenfassen möchten. Achten Sie darauf, dass das Video nicht länger als eine Stunde ist (wenn Sie Gemini 2.0 Flash nutzen, wie unten gezeigt; mit Gemini 2.5 Pro können Sie bis zu 2 Stunden lange Videos verwenden), damit es in das Kontextfenster passt.

Der Inhalt, der standardmäßig zusammengefasst werden soll, ist dieses 6,5-minütige Video, das zeigt, wie die Major League Baseball (MLB) Daten mit Google Cloud analysiert.

1. Gehen Sie im Notebook den Abschnitt YouTube-Video zusammenfassen durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. YouTube-Video zusammenfassen

Aufgabe 4: Strukturierte Ausgabe aus einem YouTube-Video extrahieren

Als Nächstes zeigen wir Ihnen, wie Sie strukturierte Ausgaben über kontrollierte Ausgabe extrahieren, in diesem Fall aus einem Video, das mehrere Themen behandelt. Sie erfahren, wie das branchenführende Kontextfenster von Gemini 2.0 Flash mit 1 Million Tokens es ermöglicht, die gesamte Eröffnungs-Keynote der Next vom April zu analysieren – über die komplette Länge von 1 Stunde und 41 Minuten.

1. Gehen Sie im Notebook den Abschnitt Strukturierte Ausgabe aus einem YouTube-Video extrahieren durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Strukturierte Ausgabe aus einem YouTube-Video extrahieren

Aufgabe 5: Insights durch die gleichzeitige Analyse mehrerer YouTube-Videos erstellen

Übertragen wir das Problem nun auf einen allgemeineren Anwendungsfall für Unternehmen: die gleichzeitige Extraktion von Informationen aus mehreren YouTube-Videos.

Diesmal nutzen Sie „Jahresrückblick“-Videos von Google, in denen die Fragen, Menschen und Momente vorkommen, die die Welt im jeweiligen Jahr bewegt haben. Im Herbst 2024 existierten 14 solche Videos mit einer Länge von jeweils 2–4 Minuten, die von 2010 bis 2023 veröffentlicht wurden.

1. Gehen Sie im Notebook den Abschnitt Insights durch die gleichzeitige Analyse mehrerer YouTube-Videos erstellen durch.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Insights durch die gleichzeitige Analyse mehrerer YouTube-Videos erstellen

Glückwunsch!

Glückwunsch! In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie YouTube-Videos direkt mit Gemini analysieren können. Sie haben erfolgreich Videos zusammengefasst, strukturierte Daten aus längeren Videos extrahiert und Erfahrungen darin gesammelt, mit der asynchronen Generierung mehrere Videos gleichzeitig zu analysieren. Das ist ein Beispiel für die Fähigkeit von Gemini, Videoinhalte zu verarbeiten und zu verstehen, um eine leistungsstarke Analyse und Extraktion von Insights zu ermöglichen.

Weitere Informationen

In den folgenden Ressourcen finden Sie weitere Informationen zu Gemini:

• Überblick: Gemini
• Dokumentation: Generative KI in Vertex AI
• Generative KI auf YouTube
• Im Vertex AI Cookbook finden Sie ausgewählte und durchsuchbare Notebooks zu generativer KI.
• Weitere Notebooks und Beispiele wurden im Repository „Google Cloud Generative AI“ zusammengestellt.

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.

Anleitung zuletzt am 23. Mai 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 22. Mai 2025 getestet

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