始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
チェックポイント
Set up the notebook
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Working with code execution in Gemini
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Code execution in a chat session
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Code execution in a streaming session
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ラボの設定手順と要件
アカウントと進行状況を保護します。このラボを実行するには、常にシークレット ブラウジング ウィンドウとラボの認証情報を使用してください。
Gemini を使用した Python コードの生成と実行の概要
ラボの手順とタスク
このコンテンツはまだモバイル デバイス向けに最適化されていません。
快適にご利用いただくには、メールで送信されたリンクを使用して、デスクトップ パソコンでアクセスしてください。
GSP1293
概要
このラボでは、Google DeepMind の新しいマルチモーダル Gemini モデルの一つである
このモデルの主な機能はコード実行であり、API 内で直接 Python コードを生成して実行できます。このラボで取り上げるコード実行は、API で Python コードを生成して実行し、結果を返すようにする際に使用できます。
このコード実行機能により、モデルはコードを生成して実行し、結果を観察できます。また、必要に応じてコードを修正し、最終的な出力を生成するまで結果から反復的に学習できます。これは、方程式を解いたりテキストを処理したりするなど、コードベースの推論を伴うアプリケーションに特に有用です。
Gemini
Gemini は、Google DeepMind が開発した強力な生成 AI モデルのファミリーであり、テキスト、コード、画像、音声、動画などのさまざまな形式のコンテンツを理解し、生成することができます。
Vertex AI の Gemini API
Vertex AI の Gemini API は、Gemini モデルを操作するための統合インターフェースを提供します。これにより、開発者は強力な AI 機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。最新バージョンの詳細情報と具体的な機能については、Gemini の公式ドキュメントをご覧ください。
Gemini モデル
-
Gemini Pro: 複雑な推論向けに設計されており、次のようなことができます。
- 膨大な量の情報の分析と要約。
- 高度なクロスモーダル推論（テキスト、コード、画像など）。
- 複雑なコードベースでの効果的な問題解決。
-
Gemini Flash: 速度と効率が向上するように最適化されており、以下を提供します。
- 1 秒未満の応答時間と高スループット。
- 高品質かつ低コストでの幅広いタスクの実行。
- 空間理解の向上、新しい出力形式（テキスト、音声、画像）、ネイティブでのツール使用（Google 検索、コード実行、サードパーティ機能）など、強化されたマルチモーダル機能。
前提条件
このラボを開始する前に、以下について理解しておく必要があります。
- 基本的な Python プログラミング。
- 一般的な API のコンセプト。
- Vertex AI Workbench の Jupyter ノートブックでの Python コードの実行。
目標
このラボでは、Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用して、
次のタスクを行います。
- テキスト プロンプトからサンプルの Python コードを生成して実行する
- マルチターン チャットでコード実行を使用してデータを探索する
- ストリーミング セッションでコード実行を使用する
設定と要件
[ラボを開始] ボタンをクリックする前に
こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
- 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）
- ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）
ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法
-
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。
- [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
- 残り時間
- このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
- このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）
-
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。
ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。 -
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.username | "Username"}}} [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。
-
[次へ] をクリックします。
-
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.password | "Password"}}} [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。
-
[次へ] をクリックします。
重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。 -
その後次のように進みます。
- 利用規約に同意してください。
- 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
- 無料トライアルには登録しないでください。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く
-
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（
）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。
-
インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。
Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。
1. JupyterLab のブラウザタブを閉じて、Workbench のホームページに戻ります。
2. インスタンス名の横にあるチェックボックスをオンにして、[リセット] をクリックします。
3. [JupyterLab を開く] ボタンが再度有効になったら、1 分待ってから [JupyterLab を開く] をクリックします。
タスク 2. ノートブックを設定する
-
ファイルを開きます。 -
[Select Kernel] ダイアログで、使用可能なカーネルのリストから [Python 3] を選択します。
-
ノートブックの「Getting Started」セクションを実行します。[Project ID] と [Location] は事前構成されています。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
タスク 3. Gemini でコード実行を使用する
このセクションでは、Gemini API を使用して Python コードを生成、実行します。
Gemini モデルを読み込む
ノートブックの次のコードで
- ノートブックの「Load the Gemini model」（Gemini モデルを読み込む）セクションを実行します。
コード実行ツールを定義する
ノートブックの次のコードでは、Tool 定義で code_execution を渡してコード実行ツールを初期化します。後でこのツールをモデルに登録することで、Python コードの生成と実行に使用できるようになります。
- ノートブックの「Define the code execution tool」（コード実行ツールを定義する）セクションを実行します。
コードを生成して実行する
ノートブックの次のコードは、Gemini モデルにプロンプトを送信し、最初の 50 個の素数の合計を計算する Python コードを生成して実行するようリクエストします。コード実行ツールが渡され、モデルはコードを生成して実行できるようになります。
- ノートブックの「Generate and execute code」（コードを生成して実行する）セクションを実行します。
生成されたコードを表示する
ノートブックの次のコードは、レスポンスを反復処理し、レスポンスのパーツで part.executable_code を確認することで、生成された Python コードを表示します。
- ノートブックの「View the generated code」（生成されたコードを表示する）セクションを実行します。
コードの実行結果を表示する
ノートブックの次のコードは、レスポンスを反復処理し、レスポンスのパーツで part.code_execution_result を確認することで、実行結果と出力を表示します。
- ノートブックの「View the code execution results」（コードの実行結果を表示する）セクションを実行します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
タスク 4. チャット セッションでコード実行を使用する
このセクションでは、Gemini API を使用して、履歴のあるインタラクティブなチャットでコード実行を使用する方法を確認します。チャット セッションを作成して、モデルで Python コードを生成、実行できます。まず、ノイズを含むサンプル時系列データを生成し、10 個のデータポイントのサンプルを出力するようモデルに指示します。
レスポンスを反復処理して、生成されたコードと実行結果を表示できます。次に、モデルに指示して平滑化されたデータ系列を時系列データに追加し、結果を表示します。最後に、モデルに指示して時系列データの記述統計を生成し、結果を表示します。
- ノートブックの「Code execution in a chat session」（チャット セッションでコード実行を使用する）セクションを実行します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
タスク 5. ストリーミング セッションでコード実行を使用する
Gemini API からのストリーミング出力でコード実行機能を使用することもできます。次のコードは、Gemini API で結果をストリーミングしながらコードを生成、実行する方法を示しています。
- ノートブックの「Code execution in a streaming session」（ストリーミング セッションでコード実行を使用する）セクションを実行します。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
お疲れさまでした
これで完了です。出力をストリーミングする方法を含め、
次のステップと詳細情報
以下のリソースで Gemini に関する理解を深めましょう。
- Gemini の概要
- Vertex AI の生成 AI に関するドキュメント
- 生成 AI に関する YouTube チャンネル
- Vertex AI クックブック。生成 AI に関するノートブックを集めた、検索可能なギャラリーです。
- Google Cloud 生成 AI レポジトリ。他のノートブックやサンプルを確認できます。
Google Cloud トレーニングと認定資格
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2025 年 10 月 28 日
ラボの最終テスト日: 2025 年 10 月 28 日
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