GSP1230

Genel Bakış

Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini, çok formatlı kullanım alanları için tasarlanmış bir üretken yapay zeka modeli ailesidir.

Perakende şirketleri, öneri sistemlerini kullandığında daha iyi bir müşteri deneyimi sunar. Bu da satışların artmasını sağlayabilir. Bu laboratuvarda, çok formatlı öneri sistemi oluşturmak için Gemini modelini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Gemini modeli, çok formatlı model kullanarak açıklamalar ve öneriler verebilir.

Bu laboratuvarda, bir sahneyle (ör. oturma odası) başlayacak ve görsel yorumlama gerçekleştirmek için Gemini modelini kullanacaksınız. Ayrıca Gemini modelinin, giriş olarak mobilya listesindeki bir eşyayı (ör. sandalye) önermek için nasıl kullanılabileceğini inceleyeceksiniz.

Gemini

Google DeepMind tarafından geliştirilen Gemini; metin, kod, görsel, ses ve video gibi çeşitli formatlardaki içerikleri anlayabilen ve üretebilen bir üretken yapay zeka modeli ailesidir.

Vertex AI'da Gemini API

Vertex AI'da Gemini API, Gemini modellerini tek bir arayüzde kullanmanızı sağlar. Bu sayede geliştiriciler, güçlü yapay zeka özelliklerini uygulamalarıyla kolayca entegre edebilir. En güncel gelişmeleri ve en yeni sürümlere özel özellikleri görmek için resmi Gemini belgelerine göz atın.

Gemini modelleri

• Gemini Pro: Aşağıdakiler de dahil olmak üzere, karmaşık akıl yürütme becerilerine sahiptir:
  • Büyük miktarda bilgiyi analiz edebilir ve özetleyebilir.
  • Farklı formatlardaki veriler (ör. metin, kod, görsel) arasında gelişmiş akıl yürütme becerilerine sahiptir.
  • Karmaşık kod tabanlarında etkili problem çözme becerisi vardır.
• Gemini Flash: Hız ve verimlilik açısından optimize edilen bu model, aşağıdaki becerilere sahiptir:
  • Saniyenin altında yanıt süreleri ve yüksek gönderim hacmi
  • Birbirinden farklı görevleri yüksek kalite ve düşük maliyetle tamamlama
  • Uzamsal kavramları daha iyi anlama gibi çok formatlı beceriler, yeni çıkış formatları (ör. metin, ses, görsel) ve yerleşik araçları kullanma (ör. Google Arama, kod çalıştırma ve üçüncü taraf işlevler)

Ön koşullar

Bu laboratuvara başlamadan önce şunlar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir:

• Python'da temel programlama
• Genel API kavramları
• Vertex AI Workbench'te Jupyter not defterinde Python kodu çalıştırma

Hedefler

Bu laboratuvarda şunları öğreneceksiniz:

• Görsel yorumlama işlemlerinde Gemini modelini (gemini-2.0-flash) kullanma
• Gemini modeli için istem oluştururken çok formatlılığı dikkate alma
• Gemini modelini kullanarak perakende için öneri uygulaması oluşturma

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Start Lab'i (Laboratuvarı başlat) tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini simülasyon veya demo ortamı yerine gerçek bir bulut ortamında gerçekleştirebilirsiniz. Bunu yapabilmeniz için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanabilirsiniz.

Bu laboratuvarı tamamlamak için gerekenler:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir)

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli modda (önerilen) veya gizli tarama penceresinde açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre (Laboratuvarlar başlatıldıktan sonra duraklatılamaz.)

Not: Bu laboratuvar için yalnızca öğrenci hesabını kullanın. Farklı bir Google Cloud hesabı kullanırsanız bu hesaptan ödeme alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir iletişim kutusu açılır. Soldaki "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde şunlar yer alır:

   • "Google Cloud konsolunu aç" düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).

   Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra "Oturum aç" sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

   İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka bir hesap kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Kullanıcı adını "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

4. İleri'yi tıklayın.

5. Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Şifreyi "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

6. İleri'yi tıklayın.

   Önemli: Laboratuvarın sizinle paylaştığı giriş bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud hesabınızın kimlik bilgilerini kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

7. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Hükümler ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Google Cloud konsolu bu sekmede açılır.

Not: Google Cloud ürün ve hizmetlerine erişmek için gezinme menüsünü tıklayın veya Arama alanına hizmetin veya ürünün adını yazın.

1. Görev: Not defterini Vertex AI Workbench'te açın

1. Google Cloud Console'un gezinme menüsünde () Vertex AI > Workbench (Çalışma Alanı) seçeneğini tıklayın.

2. örneğini bulun ve JupyterLab'i aç düğmesini tıklayın.

Workbench örneğinizin JupyterLab arayüzü, yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.

2. Görev: Not defterini ayarlayın

1. dosyasını açın.

2. Select Kernel (Çekirdek Seç) iletişim kutusunda, kullanılabilir çekirdekler listesinden Python 3'ü seçin.

3. Not defterinin Getting Started (Başlangıç) ve Import libraries (Kitaplıkları içe aktarma) bölümlerini inceleyin.

   • Project_ID (Proje kimliği) için , Location (Konum) için değişkenlerini kullanın.

Not: Colab only (Yalnızca Colab) olarak belirtilen not defteri hücrelerini atlayabilirsiniz. Not defteri hücrelerini çalıştırdığınızda 429 yanıtı alırsanız hücreyi tekrar çalıştırmadan önce 1 dakika bekleyin.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Python için Gen AI SDK'yı yükleyin ve kitaplıkları içe aktarın

İlerleyen bölümlerde, Gemini modelindeki çok formatlı özelliklerin kullanım şekillerini görmek için not defteri hücrelerini çalıştıracaksınız.

3. görev: Gemini modelini kullanın

Gemini modeli (gemini-2.0-flash), metin veya sohbet istemlerine resim ve video ekleyerek metin yanıtı almayı destekleyen çok formatlı bir modeldir.

1. Bu görevde, bir odayı resminden yola çıkarak ayrıntılı şekilde tanımlamak ve metinle resmi tek istemde birleştirmek için Gemini modelinin nasıl kullanılacağını öğrenmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Bir odayı tanımlamak için Gemini modelini kullanın

4. görev: Yerleşik bilgilere dayalı açık öneriler oluşturun

Aynı resmi kullanarak modelden, oda açıklamasıyla birlikte buna uygun bir mobilya önermesini isteyebilirsiniz. Model, önerebileceği her türlü mobilyayı yalnızca yerleşik bilgilerine dayalı olarak seçebilir.

1. Aynı resimden yararlanarak, odanın açıklamasıyla birlikte odaya uyacak bir mobilya önermek için Gemini modelinin nasıl kullanılacağını öğrenmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Mobilya önermek için Gemini modelini kullanın

5. görev: Sağlanan resimlere göre öneriler oluşturun

Öneriyi açık tutmak yerine, modelin aralarından seçim yapabileceği ürünlerin listesini de girebilirsiniz. Bu bölümde birkaç sandalye resmi indirecek ve bunları, Gemini modelinin önerebileceği seçenekler olarak belirleyeceksiniz. Bu özellik, kullanıcılara odalarının türüne ve mağazadaki ürünlere göre önerilerde bulunmak isteyen perakende şirketleri için oldukça faydalıdır.

1. Bu görevde, ürün listesinden bir mobilya önermek için Gemini modelinin nasıl kullanılacağını görmek üzere not defteri hücrelerini çalıştırın.

Hedefi doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumumu kontrol et) tıklayın. Seçenekler arasından bir ürün önermek için Gemini modelini kullanın

Tebrikler!

Tebrikler! Bu laboratuvarda, Gemini'ı kullanarak mobilyalar için çok formatlı öneri sistemi oluşturmayı öğrendiniz. Ayrıca görsel yorumlama işlemlerinde Gemini modelini nasıl kullanacağınıza ve bu model için istem oluştururken çok formatlılığı nasıl dikkate alacağınıza dair bilgi edindiniz. Bu laboratuvarda mobilya örneğinden ilerledik. Ancak aşağıdaki durumlarda da benzer bir yaklaşım izleyebilirsiniz:

• Etkinliğe veya mekanın resmine göre kıyafet önerisinde bulunma
• Odaya ve atmosfere göre duvar kağıdı önerme

Sonraki adımlar / Daha fazla bilgi

Gemini hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynakları inceleyin:

• Gemini'a Genel Bakış
• Vertex AI'da Üretken Yapay Zeka Belgeleri
• YouTube'da Üretken Yapay Zeka
• Vertex AI Tarif Defteri, üretken yapay zeka için özenle seçilmiş çok sayıda aranabilir not defteri içerir.
• Google Cloud Üretken Yapay Zeka deposundaki diğer not defterlerine ve örneklere göz atın.

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 17 Nisan 2025

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 17 Nisan 2025

Telif Hakkı 2025 Google LLC. Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.