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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Send a text prompt to Gen AI and receive a image response

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このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。

bb-ide-genai-002

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

  • ラボの時間は記録されており、一時停止できません。[ラボを開始] をクリックすると、タイマーが開始されます。
  • クラウド ターミナルには、gcloud SDK が事前に構成されています。
  • ターミナルを使用してコマンドを実行し、[進行状況を確認] をクリックして作業を確認してください。

目標

Agent Platform の生成 AI では、Google の大規模な生成 AI モデルにアクセスして、AI を活用したアプリケーションでモデルを使用するためのテスト、チューニング、デプロイを行うことができます。このラボでは、次の作業を行います。

  • Agent Platform（Google Cloud AI プラットフォーム）に接続する: Agent Platform SDK を使用して Google AI サービスへの接続を確立する方法を学びます。
  • 事前トレーニング済み画像生成モデルを読み込む: 一からモデルを構築せずに、強力な事前トレーニング済み AI モデルを使用する方法を確認します。
  • AI モデルにテキストを送信する: 処理する入力を AI に提供する方法を理解します。
  • AI からの画像ベースの回答を抽出する: AI モデルによって生成された画像の回答を処理して解釈する方法を学びます。
  • AI アプリケーション構築の基本を理解する: AI をソフトウェア プロジェクトに統合する際の重要ポイントについて理解を深めます。

生成 AI の活用

ラボを開始すると、分割ペイン ビューの左側にコードエディタ、右側にラボの手順が表示されます。Agent Platform Python SDK を使用して生成 AI API を操作するには、次の手順を行います。

  1. [File] > [New File] をクリックして、コードエディタ内に新しいファイルを開きます。
  2. 下のコード スニペットをコピーしてファイルに貼り付けます。
import argparse import vertexai from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel def generate_image( project_id: str, location: str, output_file: str, prompt: str ) -> vertexai.preview.vision_models.ImageGenerationResponse: """テキスト プロンプトを使用して画像を生成します。 Args: project_id: Agent Platform の初期化に使用される Google Cloud プロジェクト ID。 location: Agent Platform の初期化に使用される Google Cloud リージョン。 output_file: 出力画像ファイルのローカルパス。 prompt: 見たいものについて説明するテキスト プロンプト。""" vertexai.init(project=project_id, location=location) model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0-generate-002") images = model.generate_images( prompt=prompt, # Optional parameters number_of_images=1, seed=1, add_watermark=False, ) images[0].save(location=output_file) return images generate_image( project_id='{{{ project_0.project_id | "project-id" }}}', location='{{{ project_0.default_region | "REGION" }}}', output_file='image.jpeg', prompt='Create an image of a cricket ground in the heart of Los Angeles', )
  1. [File] > [Save] をクリックし、[Name] フィールドに「GenerateImage.py」と入力して [Save] をクリックします。
  2. コードエディタの三角形のアイコンをクリックするか、コードエディタ ペイン内のターミナルで以下のコマンドを入力し、Python ファイルを実行します。これにより、image.jpeg という名前の画像ファイルが生成されます。
/usr/bin/python3 /GenerateImage.py
  1. 生成画像を表示するには、[EXPLORER] > [image.jpeg] をクリックします。

コードの説明

  • このコード スニペットは、Agent Platform で ImageGenerationModel（imagen-3.0-generate-002）という事前トレーニング済み AI モデルを読み込みます。
  • このコードは、読み込まれた Gemini モデルの generate_image メソッドを呼び出します。
  • このメソッドへの入力はテキスト プロンプトです。
  • このコードでは、Gemini が持つ、テキスト プロンプトを理解し、それを使用して AI 画像を構築する機能を使用します。
注: デフォルトでは、画像に SynthID の透かしが追加されますが、オプション パラメータ add_watermark=False を指定することで無効にできます。シード値とウォーターマークを同時に使用することはできません。SynthID の透かしの詳細

実際に試してみましょう。さまざまなプロンプトを試して、Gemini の機能を使ってみましょう。

[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。

テキスト プロンプト リクエストを生成 AI に送信し、回答を受け取る

お疲れさまでした

これでラボは完了です。お疲れさまでした。

Copyright 2026 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。

始める前に

  1. ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
  2. ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
  3. 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します

シークレット ブラウジングを使用する

  1. ラボで使用するユーザー名とパスワードをコピーします
  2. プライベート モードで [コンソールを開く] をクリックします

コンソールにログインする

    ラボの認証情報を使用して
  1. ログインします。他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金が発生したりする可能性があります。
  2. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします
  3. ラボを終了する場合や最初からやり直す場合を除き、[ラボを終了] はクリックしないでください。クリックすると、作業内容がクリアされ、プロジェクトが削除されます

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1 回に 1 つのラボ

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シークレット ブラウジングを使用してラボを実行する

このラボを実行するには、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用することをおすすめします。これにより、個人アカウントと受講者アカウントの競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

ラボを開始するには、この簡単な手順を完了してください。