This lab shows you how to inspect the safety ratings returned from the Vertex AI Gemini API and how to set a safety threshold to filter responses.
Learning objectives
Call the Vertex AI Gemini API and inspect safety ratings of the responses
Define a threshold for filtering safety ratings according to your needs
Task 0. Setup and requirements
For each lab, you get a new Google Cloud project and set of resources for a fixed time at no cost.
Sign in to Qwiklabs using an incognito window.
Note the lab's access time (for example, 1:15:00), and make sure you can finish within that time.
There is no pause feature. You can restart if needed, but you have to start at the beginning.
When ready, click Start lab.
Note your lab credentials (Username and Password). You will use them to sign in to the Google Cloud Console.
Click Open Google Console.
Click Use another account and copy/paste credentials for this lab into the prompts.
If you use other credentials, you'll receive errors or incur charges.
Accept the terms and skip the recovery resource page.
Enable the Notebooks API
In the Google Cloud Console, on the Navigation menu, click APIs & Services > Library.
Search for Notebooks API and press ENTER.
Click on the Notebooks API result, and if the API is not enabled, click Enable.
Enable the Vertex AI API
In the Google Cloud Console, on the Navigation menu, click Vertex AI > Dashboard.
Click ENABLE ALL RECOMMENDED APIS.
Click Check my progress to verify the objective.
Enable the Notebooks and Vertex AI APIs
Task 1. Open Vertex AI Workbench instance
In the Google Cloud Console, on the Navigation Menu, click Vertex AI > Workbench.
On the Instance page, click CREATE NEW.
Please use the default zone and region: .
Leave the remaining settings as they are and then click Create. The new VM will take 2-3 minutes to start.
Click Open JupyterLab.
A JupyterLab window will open in a new tab.
Click Check my progress to verify the objective.
Create Vertex AI Workbench instance
Task 2. Clone a course repo within your Vertex AI Workbench instance
To clone the notebook in your JupyterLab instance:
In JupyterLab, open a new terminal window.
At the command-line prompt, run the following command:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
cd asl-ml-immersion
export PATH=$PATH:~/.local/bin
make install
To confirm that you have cloned the repository, double-click on the asl-ml-immersion directory and ensure that you can see its contents.
The files for all the Jupyter notebook-based labs throughout this course are available in this directory.
Click Check my progress to verify the objective.
Clone course repo within your Vertex AI Platform Notebooks instance
Task 3. Safeguard with Gemini API
In the notebook interface, navigate to asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > safety > solutions and open gemini_safety_ratings.ipynb.
In the notebook interface, click Edit > Clear All Outputs.
Carefully read through the notebook instructions and run through the notebook.
Tip: To run the current cell, click the cell and press SHIFT+ENTER. Other cell commands are listed in the notebook UI under Run.
End your lab
When you have completed your lab, click End Lab. Qwiklabs removes the resources you’ve used and cleans the account for you.
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Les ateliers créent un projet Google Cloud et des ressources pour une durée déterminée.
Les ateliers doivent être effectués dans le délai imparti et ne peuvent pas être mis en pause. Si vous quittez l'atelier, vous devrez le recommencer depuis le début.
En haut à gauche de l'écran, cliquez sur Démarrer l'atelier pour commencer.
Utilisez la navigation privée
Copiez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis pour l'atelier
Cliquez sur Ouvrir la console en navigation privée
Connectez-vous à la console
Connectez-vous à l'aide des identifiants qui vous ont été attribués pour l'atelier. L'utilisation d'autres identifiants peut entraîner des erreurs ou des frais.
Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.
Ne cliquez pas sur Terminer l'atelier, à moins que vous n'ayez terminé l'atelier ou que vous ne vouliez le recommencer, car cela effacera votre travail et supprimera le projet.
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In this lab, you learn how to inspect the safety ratings returned from the Vertex AI Gemini API and how to set a safety threshold to filter responses.
Durée :
0 min de configuration
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Accessible pendant 90 min
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Terminé après 90 min