Visão geral

Neste laboratório, você vai aprender a inspecionar as classificações de segurança retornadas pela API Gemini da Vertex AI e definir um limite de segurança para filtrar respostas.

Objetivos de aprendizagem

1. Chamar a API Gemini da Vertex AI e inspecionar as classificações de segurança das respostas
2. Definir um limite para filtrar as classificações de segurança de acordo com suas necessidades

Tarefa 0: configuração e requisitos

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período e sem custos financeiros.

1. Faça login no Qwiklabs em uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Ative a API Notebooks

1. No Menu de navegação do console do Cloud, clique em APIs e serviços > Biblioteca.

2. Pesquise API Notebooks e pressione ENTER.

3. Clique no resultado da API Notebooks e, caso a API não esteja ativada, clique em Ativar.

Ative a API Vertex AI

1. No console do Google Cloud, abra o Menu de navegação e clique em Vertex AI > Painel.

2. Clique em ATIVAR TODAS AS APIS RECOMENDADAS.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Ativar as APIs Vertex AI e Notebooks

Tarefa 1: abrir a instância do Vertex AI Workbench

1. No Menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Na página Instância, clique em CRIAR NOVA.

3. Use a zona e a região padrão: . Mantenha os valores padrão para as demais configurações e clique em Criar. A nova VM leva de dois a três minutos para ser iniciada.

4. Clique em Abrir o JupyterLab. Uma janela do JupyterLab será aberta em uma nova guia.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar uma instância do Vertex AI Workbench

Tarefa 2: clonar um repositório do curso na sua instância do Vertex AI Workbench

Para clonar o notebook na sua instância do JupyterLab:

1. No JupyterLab, abra uma nova janela do terminal.

2. No prompt da linha de comando, execute o seguinte:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git cd asl-ml-immersion export PATH=$PATH:~/.local/bin make install

3. Para confirmar que você clonou o repositório, clique duas vezes no diretório asl-ml-immersion e veja se o conteúdo aparece. Os arquivos de todos os laboratórios com notebooks do Jupyter deste curso estão nesse diretório.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Clonar o repositório do curso na sua instância de notebooks da Vertex AI Platform

Tarefa 3: proteção com a API Gemini

1. Na interface do notebook, navegue até asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > safety > solutions e abra gemini_safety_ratings.ipynb.

2. Ainda na interface do notebook, clique em Editar > Limpar todas as saídas.

3. Leia as instruções com cuidado e execute o notebook.

Dica: para executar a célula atual, clique nela e pressione SHIFT+ENTER. Confira outros comandos de células na interface do notebook em Run.

Finalize o laboratório

Após terminar seu laboratório, clique em End Lab. O Qwiklabs removerá os recursos usados e limpará a conta para você.

Você poderá avaliar sua experiência neste laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Submit.

O número de estrelas indica o seguinte:

• 1 estrela = muito insatisfeito
• 2 estrelas = insatisfeito
• 3 estrelas = neutro
• 4 estrelas = satisfeito
• 5 estrelas = muito satisfeito

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