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概览

在本实验中，您将探索 的代码执行能力。该模型是 Google DeepMind 推出的全新多模态 Gemini 模型之一。该模型在速度、质量和高级推理方面均有显著提升，其中包括增强的理解、编码和指令执行能力。

该模型的一个关键功能是代码执行，即直接在 API 中生成并执行 Python 代码的能力。如果您希望 API 生成 Python 代码，然后运行代码并返回结果，可以使用本实验中演示的代码执行功能。

借助其代码执行能力，该模型可以生成并执行代码、查看结果、按需更正代码，并根据执行结果迭代学习，直至产出最终输出。对于涉及代码驱动型推理的应用，例如求解数学方程或处理文本，该功能尤为实用。

Gemini

Gemini 是 Google DeepMind 开发的一系列强大的生成式 AI 模型，能够理解和生成各种形式的内容，包括文本、代码、图片、音频和视频。

Vertex AI 中的 Gemini API

Vertex AI 中的 Gemini API 提供了与各 Gemini 模型交互的统一接口。通过 Gemini API，开发者可以轻松将这些强大的 AI 功能集成到他们的应用中。如需了解最新版本的最新详细信息和具体功能，请参阅官方 Gemini 文档。

Gemini 模型

• Gemini Pro：专为复杂的推理任务而设计，包括：
  • 分析和总结大量信息。
  • 复杂的跨模态推理（跨文本、代码、图片等）。
  • 有效解决复杂代码库的问题。
• Gemini Flash：针对速度和效率进行了优化，具有以下特点和功能：
  • 亚秒级响应时间和高吞吐量。
  • 成本低、效率高，适用于各种任务。
  • 增强的多模态功能，包括改进的空间理解、新的输出模态（文本、音频、图片）以及原生工具使用体验（Google 搜索、代码执行和第三方功能）。

前提条件

在开始本实验之前，您应该先熟悉：

• Python 编程基础知识。
• API 的一般性概念。
• 在 Vertex AI Workbench 上的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码

目标

在本实验中，您将学习如何使用 Google Gen AI SDK for Python，通过 Vertex AI 的 Gemini API 调用 模型来生成并执行代码。

您将完成以下任务：

• 根据文本提示生成并运行 Python 示例代码
• 在多轮聊天中通过代码执行功能来探索数据
• 在流式会话中使用代码执行功能

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格，其中包含以下各项：

   • “打开 Google Cloud 控制台”按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google Cloud 控制台（如果您使用的是 Chrome 浏览器，请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接）。

   该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示“登录”页面。

   提示：将这些标签页安排在不同的窗口中，并排显示。

   注意：如果您看见选择账号对话框，请点击使用其他账号。

3. 如有必要，请复制下方的用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。

   {{{user_0.username | "<用户名>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。

4. 点击下一步。

5. 复制下面的密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。

   {{{user_0.password | "<密码>"}}}

   您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。

6. 点击下一步。

   重要提示：您必须使用实验提供的凭据。请勿使用您的 Google Cloud 账号凭据。 注意：在本实验中使用您自己的 Google Cloud 账号可能会产生额外费用。

7. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于这是临时账号，请勿添加账号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。

注意：如需访问 Google Cloud 产品和服务，请点击导航菜单，或在搜索字段中输入服务或产品的名称。

任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本

1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。

2. 找到 实例，然后点击打开 JupyterLab 按钮。

Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。

注意：如果您在 JupyterLab 中没有看到笔记本，请按照以下额外步骤重置实例：

1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页，然后返回 Workbench 首页。

2. 选中实例名称旁边的复选框，然后点击重置。

3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后，请等待一分钟，然后点击打开 JupyterLab。

任务 2. 设置笔记本

1. 打开 文件。

2. 在选择内核对话框中，从可用内核列表中选择 Python 3。

3. 运行笔记本的开始使用部分。系统已为您预配置项目 ID 和位置。

注意：如有笔记本单元在执行时遇到 429 响应，请等待一分钟，然后再次运行该单元以继续操作。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 设置笔记本。

任务 3. 在 Gemini 中使用代码执行功能

在本部分，您将使用 Gemini API 生成并执行 Python 代码。

加载 Gemini 模型

笔记本中的以下代码会加载 模型。您可以访问文档，了解 Vertex AI 上的所有 Gemini 模型。

1. 运行笔记本中的加载 Gemini 模型部分。

定义代码执行工具

笔记本中的以下代码通过在 Tool 定义中传入 code_execution 来初始化代码执行工具。稍后，您要将该工具注册到模型，使模型能够利用该工具生成并运行 Python 代码。

1. 运行笔记本中的定义代码执行工具部分。

生成并执行代码

笔记本中的以下代码会向 Gemini 模型发送提示，要求模型生成并执行 Python 代码，以计算前 50 个素数的总和。代码执行工具会被传入，使模型能够生成并运行代码。

1. 运行笔记本中的生成并执行代码部分。

查看生成的代码

笔记本中的以下代码会遍历回答，通过检查回答部分中的 part.executable_code，显示生成的 Python 代码。

1. 运行笔记本中的查看生成的代码部分。

查看代码执行结果

笔记本中的以下代码会遍历回答，通过检查回答部分中的 part.code_execution_result，显示执行结果和最终输出。

1. 运行笔记本中的查看代码执行结果部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 在 Gemini 中使用代码执行功能。

任务 4. 在聊天会话中执行代码

本部分介绍如何使用 Gemini API 在具有历史记录的交互式聊天中使用代码执行功能。您可以创建一个聊天会话，是模型能够生成并运行 Python 代码。首先，您将提示模型生成带噪声的时序数据示例，并输出其中 10 个数据点。

然后，您可以遍历回答，以显示生成的代码和执行结果。接下来，您将让模型在时序数据中添加一条平滑后的数据序列并显示结果。最后，您将让模型为时序数据生成描述性统计信息并显示结果。

1. 运行笔记本中的在聊天会话中执行代码部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 在聊天会话中执行代码。

任务 5. 在流式会话中执行代码

您还可以将代码执行功能与 Gemini API 的流式输出结合使用。以下代码演示了 Gemini API 如何在流式传输结果的同时生成并执行代码。

1. 运行笔记本中的在流式会话中执行代码部分。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 在流式会话中执行代码。

恭喜！

恭喜！您已经掌握了如何使用 生成并执行 Python 代码，包括如何实现流式输出。借助该功能，您可以创建更灵活、更具交互性的应用。现在，您可以运用这些技能来构建创新型解决方案并优化工作流。欢迎继续探索 的更多可能性，了解它还能如何助力您的项目！

后续步骤/了解详情

请参阅以下资源，详细了解 Gemini：

• Gemini 概览
• 有关 Vertex AI 上生成式 AI 的文档
• YouTube 上有关生成式 AI 的视频
• 探索 Vertex AI 实战宝典，了解精心挑选的生成式 AI 笔记，还可以在笔记本库中搜索内容。
• 探索 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的其他笔记本和示例。

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上次更新手册的时间：2025 年 10 月 28 日

上次测试实验的时间：2025 年 10 月 28 日

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