W tym module dowiesz się, jak sprawdzać oceny bezpieczeństwa zwracane przez Gemini API w Vertex AI oraz jak ustawiać próg bezpieczeństwa w celu filtrowania odpowiedzi.
Cele szkolenia
Wywołanie Gemini API w Vertex AI i sprawdzenie ocen bezpieczeństwa zwracanych w odpowiedziach.
Zdefiniowanie progu filtrowania ocen bezpieczeństwa zgodnie z potrzebami.
Zadanie 0. Konfiguracja i wymagania
W przypadku każdego modułu otrzymujesz bezpłatnie i na określony czas nowy projekt Google Cloud oraz zbiór zasobów.
Zaloguj się w Qwiklabs za pomocą okna incognito.
Zwróć uwagę na czas dostępu do modułu (np. 1:15:00) i upewnij się, że dasz radę go ukończyć w tych ramach czasowych.
Nie można wstrzymać wykonywania modułu. Można go ponownie uruchomić, ale wtedy trzeba zacząć od początku.
Gdy wszystko będzie gotowe, kliknij Rozpocznij moduł.
Zanotuj dane logowania do modułu (nazwę użytkownika i hasło). Będziesz ich używać do logowania się w Google Cloud Console.
Kliknij Otwórz konsolę Google.
Kliknij Użyj innego konta, a następnie skopiuj dane logowania do tego modułu i wklej je w odpowiednich polach. Jeśli użyjesz innych danych logowania, wystąpi błąd lub zostaną naliczone opłaty.
Zaakceptuj warunki i pomiń stronę zasobów przywracania.
Włączanie interfejsu Notebooks API
W Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Interfejsy API i usługi > Biblioteka.
Wyszukaj Notebooks API i naciśnij ENTER.
Kliknij wynik Notebooks API i jeśli ten interfejs nie jest włączony, kliknij Włącz.
Włączanie interfejsu Vertex AI API
W Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Vertex AI > Panel.
Kliknij WŁĄCZ WSZYSTKIE ZALECANE INTERFEJSY API.
Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło.
Włączenie interfejsów Notebooks API i Vertex AI API
Zadanie 1. Otwieranie instancji Vertex AI Workbench
W Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Vertex AI > Workbench.
Na stronie Instancja kliknij UTWÓRZ NOWĄ.
Zastosuj domyślną strefę i region: .
Pozostaw inne ustawienia bez zmian i kliknij Utwórz. Uruchomienie nowej maszyny wirtualnej potrwa 2–3 minuty.
Kliknij Otwórz JupyterLab.
Okno JupyterLab otworzy się w nowej karcie.
Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło.
Utworzenie instancji Vertex AI Workbench
Zadanie 2. Klonowanie repozytorium używanego w trakcie kursu w ramach instancji Vertex AI Workbench
Aby sklonować notatnik w instancji JupyterLab:
Otwórz nowe okno terminala w JupyterLab.
Uruchom to polecenie w wierszu poleceń:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
cd asl-ml-immersion
export PATH=$PATH:~/.local/bin
make install
Aby potwierdzić, że repozytorium zostało sklonowane, kliknij dwukrotnie folder asl-ml-immersion i sprawdź, czy widzisz jego zawartość.
W tym katalogu znajdują się pliki wszystkich opartych na notatnikach modułów Jupyter będących częścią tego szkolenia.
Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło.
Sklonowanie repozytorium używanego w trakcie szkolenia w ramach instancji Notatników platformy Vertex AI
Zadanie 3. Wprowadzanie środków ochrony za pomocą Gemini API
W interfejsie notatnika przejdź do asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > safety > solutions i otwórz gemini_safety_ratings.ipynb.
Nie wychodząc z interfejsu notatnika, kliknij Edytuj > Wyczyść wszystkie dane wyjściowe.
Uważnie przeczytaj instrukcje w notatniku i uruchom go.
Wskazówka: aby uruchomić bieżącą komórkę, kliknij ją i naciśnij SHIFT + ENTER. Lista pozostałych poleceń dotyczących komórek znajduje się w interfejsie notatnika w sekcji Uruchom.
Kończenie modułu
Po ukończeniu modułu kliknij End Lab (Zakończ moduł). Qwiklabs usunie wykorzystane zasoby i wyczyści konto.
Po zakończeniu modułu będzie można ocenić związane z nim wrażenia. Wybierz odpowiednią liczbę gwiazdek, wpisz komentarz, a następnie kliknij Submit (Prześlij).
Liczba gwiazdek oznacza odpowiednie oceny:
1 gwiazdka – bardzo zła,
2 gwiazdki – zła,
3 gwiazdki – neutralna,
4 gwiazdki – dobra,
5 gwiazdek – bardzo dobra.
Jeśli nie chcesz dzielić się swoją opinią, możesz zamknąć okno dialogowe.
Jeśli chcesz przesłać swoją opinię, sugestie lub propozycje poprawek, użyj karty Support (Pomoc).
Copyright 2020 Google LLC. Wszelkie prawa zastrzeżone. Google i logo Google są znakami towarowymi Google LLC. Wszelkie inne nazwy firm i produktów mogą być znakami towarowymi odpowiednich podmiotów, z którymi są powiązane.
Moduły tworzą projekt Google Cloud i zasoby na określony czas.
Moduły mają ograniczenie czasowe i nie mają funkcji wstrzymywania. Jeśli zakończysz moduł, musisz go zacząć od początku.
Aby rozpocząć, w lewym górnym rogu ekranu kliknij Rozpocznij moduł.
Użyj przeglądania prywatnego
Skopiuj podaną nazwę użytkownika i hasło do modułu.
Kliknij Otwórz konsolę w trybie prywatnym.
Zaloguj się w konsoli
Zaloguj się z użyciem danych logowania do modułu. Użycie innych danych logowania może spowodować błędy lub naliczanie opłat.
Zaakceptuj warunki i pomiń stronę zasobów przywracania.
Nie klikaj Zakończ moduł, chyba że właśnie został przez Ciebie zakończony lub chcesz go uruchomić ponownie, ponieważ spowoduje to usunięcie wyników i projektu.
Ta treść jest obecnie niedostępna
Kiedy dostępność się zmieni, wyślemy Ci e-maila z powiadomieniem
Świetnie
Kiedy dostępność się zmieni, skontaktujemy się z Tobą e-mailem
Jeden moduł, a potem drugi
Potwierdź, aby zakończyć wszystkie istniejące moduły i rozpocząć ten
Aby uruchomić moduł, użyj przeglądania prywatnego
Uruchom ten moduł w oknie incognito lub przeglądania prywatnego. Dzięki temu unikniesz konfliktu między swoim kontem osobistym a kontem do nauki, co mogłoby spowodować naliczanie dodatkowych opłat na koncie osobistym.
W tym module dowiesz się, jak sprawdzać oceny bezpieczeństwa zwracane przez Gemini API w Vertex AI oraz jak ustawiać próg bezpieczeństwa w celu filtrowania odpowiedzi.
Czas trwania:
Konfiguracja: 0 min
·
Dostęp na 90 min
·
Ukończono w 90 min