Carregando...
Nenhum resultado encontrado.

Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Instruções e requisitos de configuração do laboratório
Proteja sua conta e seu progresso. Sempre use uma janela anônima do navegador e suas credenciais para realizar este laboratório.

Ajuste supervisionado com o Gemini para legenda de imagens

Laboratório 1 hora 10 minutos universal_currency_alt 1 crédito show_chart Introdutório
info Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
Este conteúdo ainda não foi otimizado para dispositivos móveis.
Para aproveitar a melhor experiência, acesse nosso site em um computador desktop usando o link enviado a você por e-mail.

GSP1296

Logotipo dos laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Gemini é uma família de modelos de IA generativa desenvolvida pelo Google DeepMind, criada para casos de uso multimodais. A API Gemini dá acesso a vários modelos do Gemini, como Gemini Pro, Flash e Flash Lite.

Neste laboratório, você vai aprender a ajustar o modelo generativo Gemini Flash usando o recurso de ajuste supervisionado da Vertex AI. Com o ajuste supervisionado, você pode usar seus próprios dados de treinamento para refinar ainda mais as capacidades do modelo de base para suas tarefas específicas.

O ajuste supervisionado usa exemplos rotulados (neste caso, imagens) para modificar o modelo de base do Gemini. Cada exemplo demonstra a saída que você quer do seu modelo de texto durante a inferência.

Antes de começar a ajustar, verifique se os dados de treinamento são de alta qualidade, se estão bem rotulados e se são diretamente relevantes para a tarefa de destino. Isso é crucial porque dados de baixa qualidade podem afetar negativamente o desempenho e introduzir viés no modelo ajustado.

No início do laboratório, o ambiente vai conter os recursos mostrados no diagrama a seguir.

Arquitetura disponibilizada no início do laboratório.

Ao final do laboratório, você terá usado a arquitetura para realizar várias tarefas.

Arquitetura criada até a conclusão do laboratório.

Confira na tabela a seguir uma explicação detalhada de cada tarefa referente à arquitetura do laboratório.

Número da tarefa Detalhes
1. Abrir o notebook no Vertex AI Workbench e escolher o kernel.
2. Instalar pacotes e configurar o notebook para seu projeto:
você vai usar o SDK de IA generativa do Google para trabalhar com o Gemini pela API Developer e pela Vertex AI. Para isso, será necessário instalar as bibliotecas Python e usá-las durante o laboratório. Você também precisa configurar o notebook para ter acesso aos recursos do seu projeto, como o bucket do Cloud Storage disponibilizado no início.
3. Preparar o conjunto de dados:
nesta tarefa, você vai baixar os arquivos do conjunto de dados, incluindo as imagens, e prepará-los para usar com o notebook.
4. Comparar o desempenho do modelo de referência com as informações empíricas:
você vai comparar o modelo de referência do Gemini Flash com as informações empíricas de uma única imagem no conjunto de dados.
5. Avaliar o modelo de referência com o conjunto de dados de validação:
use val.jsonl com seu comando e o modelo de referência do Gemini Flash para avaliar os resultados. Observação: você vai usar várias métricas de avaliação, como rougeL_precision, rougeL_recall e rougeL_fmeasure, para avaliar o desempenho do modelo ajustado.
6. Criar o modelo ajustado:
use seus dados de treinamento train.jsonl com o modelo de referência do Gemini Flash para criar um modelo ajustado para seu caso de uso específico de legenda de imagens.
7. Avaliar o modelo ajustado:
use métricas de avaliação para avaliar o modelo ajustado em relação ao conjunto de dados de validação val.jsonl e o desempenho do modelo Gemini Flash de referência. A avaliação vai ocorrer com métricas como rougeL.

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:

  • Descrever o processo para usar o ajuste supervisionado.
  • Ajustar o modelo Gemini Flash de referência com seu conjunto de dados de treinamento.
  • Avaliar os resultados da legenda de imagens com o modelo ajustado.
  • Comparar os resultados do modelo ajustado com o modelo de referência e as informações empíricas.

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. Ícone do menu de navegação e campo de pesquisa

Tarefa 1. Abrir o notebook no Vertex AI Workbench e escolher o kernel

Tarefa 1a. Abrir o notebook

  1. No menu de navegação (Ícone do 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.

Observação: se você não encontrar notebooks no JupyterLab, siga estas etapas para redefinir a instância:

1. Feche a guia do JupyterLab no navegador e volte à página inicial do Workbench.

2. Marque a caixa de seleção ao lado do nome da instância e clique em Redefinir.

3. Depois que o botão Abrir o JupyterLab for ativado novamente, aguarde um minuto e clique em Abrir o JupyterLab.

Tarefa 1b. Escolher o kernel

  1. Abra o arquivo .

  2. Na caixa de diálogo "Selecionar Kernel", escolha Python 3 na lista de kernels disponíveis.

Tarefa 2. Instalar pacotes e configurar o notebook

Nesta tarefa, você vai instalar os pacotes Python necessários, reiniciar o ambiente de execução do kernel, configurar o notebook para usar seu projeto/região e importar as bibliotecas.

  1. Conclua as etapas da Tarefa 2, na seção Instalar pacotes e configurar o notebook.
Observação: salve o notebook clicando em Arquivo -> Salvar notebook antes de clicar no botão Verificar meu progresso em cada tarefa.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Instale os pacotes e configure o notebook.

Tarefa 3. Preparar o conjunto de dados

Nesta tarefa, você vai baixar os arquivos do conjunto de dados, incluindo as imagens, e preparar para usar com o notebook.

  1. Conclua a seção Preparar o conjunto de dados do notebook.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Prepare o conjunto de dados.

Tarefa 4. Comparar o desempenho do modelo de referência com as informações empíricas

Nesta tarefa, você vai comparar o modelo Gemini Flash de referência com as informações empíricas de uma única imagem no conjunto de dados.

  1. Leia a seção Comparar o desempenho do modelo de referência com as informações empíricas do notebook.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Compare o desempenho do modelo de referência com as informações empíricas.

Tarefa 5. Avaliar o modelo de referência com o conjunto de dados de validação

Nesta tarefa, você vai usar val.jsonl com seu comando e o modelo Gemini Flash de referência para avaliar os resultados.

  1. Leia a seção Avaliar o modelo de referência com o conjunto de dados de validação do notebook.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Avalie o modelo de referência com o conjunto de dados de validação.

Tarefa 6. Criar o modelo ajustado

Nesta tarefa, você vai usar os dados de treinamento train.jsonl com o modelo Gemini Flash de referência para criar um modelo ajustado para seu caso de uso específico de legenda de imagens.

  1. Leia a seção Criar o modelo ajustado do notebook.
Observação: o job de ajuste leva vários minutos para ser concluído. Aguarde a conclusão do job de ajuste antes de prosseguir para as células subsequentes do notebook. Importante: clique no botão VER JOB DE AJUSTE para acessar os detalhes do job de ajuste e em VER EXPERIMENTO para acessar os detalhes do experimento. Aguarde até que o estado do job seja "Concluído" para receber o crédito por verificar o progresso dessa tarefa.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Crie o modelo ajustado.

Tarefa 7. Avaliar o modelo ajustado

Nesta tarefa, você vai usar métricas de avaliação para avaliar o modelo ajustado em relação ao conjunto de dados de validação val.jsonl e o desempenho do modelo Gemini Flash de referência. A avaliação vai ocorrer com métricas como rougeL.

  1. Leia a seção Avaliar o modelo ajustado do notebook.
Importante: conforme indicado no notebook, se você encontrar um erro ao executar a primeira célula desta tarefa, "Endpoint projects/... misconfigured, traffic split not set", aguarde. Leva cerca de 10 minutos para a Vertex AI atualizar a configuração de divisão de tráfego do endpoint implantado depois que a célula anterior termina de ser executada. Não é possível executar previsões on-line usando esse endpoint até que o valor seja 100%. Enquanto espera, você pode consultar a documentação do Google em Definir suas métricas de avaliação. Esse link vai ajudar você a entender o que é o rougeL e por que ele pode ser usado neste caso.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Avalie o modelo ajustado.

Parabéns!

Neste laboratório, você aprendeu a usar o recurso de ajuste supervisionado da Vertex AI para ajustar o Gemini usando dados personalizados e melhorar a capacidade de geração de legendas de imagens.

Próximas etapas / Saiba mais

Confira os recursos a seguir para saber mais sobre o Gemini:

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 6 de outubro de 2025

Último teste do laboratório: 29 de outubro de 2025

Copyright 2026 Google LLC. Todos os direitos reservados. Google e o logotipo do Google são marcas registradas da Google LLC. Todos os outros nomes de produtos e empresas podem ser marcas registradas das respectivas empresas a que estão associados.

Antes de começar

  1. Os laboratórios criam um projeto e recursos do Google Cloud por um período fixo
  2. Os laboratórios têm um limite de tempo e não têm o recurso de pausa. Se você encerrar o laboratório, vai precisar recomeçar do início.
  3. No canto superior esquerdo da tela, clique em Começar o laboratório

Usar a navegação anônima

  1. Copie o nome de usuário e a senha fornecidos para o laboratório
  2. Clique em Abrir console no modo anônimo

Fazer login no console

  1. Faça login usando suas credenciais do laboratório. Usar outras credenciais pode causar erros ou gerar cobranças.
  2. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação
  3. Não clique em Terminar o laboratório a menos que você tenha concluído ou queira recomeçar, porque isso vai apagar seu trabalho e remover o projeto

Este conteúdo não está disponível no momento

Você vai receber uma notificação por e-mail quando ele estiver disponível

Ótimo!

Vamos entrar em contato por e-mail se ele ficar disponível

Um laboratório por vez

Confirme para encerrar todos os laboratórios atuais e iniciar este

Use a navegação anônima para executar o laboratório

A melhor maneira de executar este laboratório é usando uma janela de navegação anônima ou privada. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.