GSP515

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

このラボは、「Vertex AI の Gemini API で生成 AI を使ってみる」コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

テスト対象トピック

• Gemini を使用してテキストを生成する
• Gemini を使用して関数呼び出しを作成する
• Gemini を使用して動画コンテンツについて説明する

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）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• 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）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

チャレンジ シナリオ

あなたは、AI を活用した動画コンテンツ分析を専門とする先駆的なスタートアップに勤めている開発者で、Gemini の最先端機能を利用してプラットフォームの機能を強化する作業を任されています。あなたの役割は Gemini の API を使用して、テキスト生成、関数呼び出し、動画コンテンツ分析という 3 つの重要な機能を実装することです。

長期的な目標は、Gemini の最先端の AI 機能を使用して、一貫性のある洗練されたテキストの自動生成、特定のアクションやコマンドの実行、動画コンテンツの説明を行えるよう、プラットフォームの機能を強化することです。本日の目標は、こうした機能のデモを Gemini の API で実装し、本番環境にデプロイする前に求められている基準を満たすようにすることです。

このチャレンジに成功すると、プラットフォームの機能が向上するだけでなく、Gemini の最先端の AI 機能を活用して動画コンテンツ分析の分野で現実の問題に対処する能力を証明することもできます。チャレンジに参加する準備はできましたか？

タスク 1. Gemini を使用してテキストを生成する

このセクションでは、Cloud Shell 経由で Gemini API を呼び出して、API の呼び出し方法を理解していることを確認します。

1. このタスクのために Cloud Shell を開き、次のように Python 依存関係をインストールします。

pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform

2. 次のコマンドを実行して、必要な環境変数を設定します。

PROJECT_ID={{{ project_0.project_id | "Filled in at lab startup." }}} LOCATION={{{ project_0.default_region | "Filled in at lab startup." }}} API_ENDPOINT=${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com MODEL_ID="gemini-1.5-pro-002"

3. Cloud コンソールで、Gemini API を呼び出すために必要な API を有効にします。

ヒント: この手順は、Cloud コンソールの UI の [Vertex AI] セクションで行えます。

4. Cloud Shell で curl を使用して gemini-1.5-pro-002 モデルを呼び出します。curl コマンドを適切に記述できるようにするために、チャット プロンプトを Gemini に送信するをご覧ください。次の質問をしてみましょう。

Why is the sky blue?

[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。必須の API を有効にする。

タスク 2. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

1. 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。

2. 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。

タスク 3. Gemini を使用して関数呼び出しを作成する

1. ファイルをクリックします。

2. [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。

3. 各セルの欠けている部分を入力して次のセクションに進みます。それぞれの部分には INSERT と入力の手順が表示されています。

注: 「Colab only」（Colab のみ）と記載されているノートブック セルは省略できます。 注: 出力された回答に気象関連のデータが表示されていることを確認してください。

[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。 Gemini で関数呼び出しを作成する。

タスク 4. Gemini を使用して動画コンテンツについて説明する

このセクションでは、Gemini LLM を利用して動画コンテンツについて説明する Python コードを Jupyter ノートブックのセルに入力します。

1. Vertex AI Workbench で、# Task 4 というコメントが付いているセルに進みます。

2. タスク 4 のノートブック の必須セクションに入力します。

[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。動画コンテンツについて説明する。

お疲れさまでした

このチャレンジを通じて、Gemini API を活用したテキストの生成、関数呼び出しの作成、動画コンテンツの説明について、あなたが習熟していることを確認できました。また、これらの機能が本番環境にデプロイする前に求められている基準を満たしていることも確認できました。

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 3 月 26 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 3 月 26 日

Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google および Google のロゴは Google LLC の商標です。その他すべての企業名および商品名はそれぞれ各社の商標または登録商標です。