Send a text prompt to Gen AI and receive a image response
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Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
bb-ide-genai-002
Visão geral
- Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer começa quando você clica em Iniciar laboratório.
- O terminal de nuvem incluído já vem pré-configurado com o SDK gcloud.
- Use o terminal para executar comandos e clique em Verificar meu progresso para conferir seu trabalho.
Objetivo
A IA generativa na Agent Platform (também conhecida como genAI ou gen AI)
disponibiliza os grandes modelos de IA generativa do Google, permitindo que
você os teste, ajuste e implante em seus aplicativos com tecnologia de IA.
Neste laboratório, você vai:
-
Conectar-se à Agent Platform (plataforma de IA do Google Cloud): saiba como estabelecer uma conexão com os serviços de IA do Google usando
o SDK da Agent Platform.
-
Carregar um modelo de geração de imagens pré-treinado:
descubra como usar um modelo de IA pré-treinado e avançado sem precisar
criar um do zero.
-
Enviar texto para o modelo de IA: entenda como fornecer
entradas para a IA processar.
-
Extrair respostas baseadas em imagens da IA: aprenda a
lidar com as respostas de imagens geradas pelo modelo de IA e a
interpretá-las.
-
Entender os conceitos básicos da criação de aplicativos de IA: descubra os principais conceitos da integração da IA em projetos de
software.
Como trabalhar com a IA generativa
Depois de iniciar o laboratório, você vai ver um painel dividido com o editor
de código à esquerda e as instruções do laboratório à direita. Siga estas
etapas para interagir com as APIs de IA generativa usando o SDK da Agent
Platform para Python.
-
Clique em Arquivo > Novo arquivo para abrir um novo arquivo
no editor de código.
- Copie e cole o snippet de código fornecido no seu arquivo.
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: """Gere uma imagem
usando um comando de texto. Args: project_id: ID do projeto do Google Cloud
usado para inicializar an Agent Platform. location: região do Google Cloud,
usada para inicializar an Agent Platform. output_file: caminho local para o
arquivo de imagem de saída. comando: o comando de texto que descreve o que
você quer ver.""" 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='Crie a imagem de um campo de críquete no centro de Los Angeles', )
-
Clique em Arquivo > Salvar, insira
GenerateImage.py no campo Nome e clique em
Salvar.
-
Execute o arquivo Python ao clicar no ícone de triângulo no editor de código
ou ao invocar o comando abaixo no terminal dentro do painel do editor de
código. Isso vai gerar um arquivo de imagem com o nome
image.jpeg.
/usr/bin/python3 /GenerateImage.py
-
Para ver a imagem gerada, clique em EXPLORER > image.jpeg
Explicação do código
-
O snippet de código está carregando um modelo de IA pré-treinado chamado
ImageGenerationModel (imagen-3.0-generate-002) na Agent
Platform.
-
O código chama o método
generate_image do modelo do Gemini
carregado.
- A entrada do método é um comando de texto.
-
O código emprega a capacidade do Gemini de entender o comando de texto para
criar uma imagem de IA.
Observação: por padrão, uma marca-d'água do SynthID é
adicionada às imagens, mas você pode desativá-la especificando o parâmetro
opcional add_watermark=False. Não é possível usar um valor de
semente e uma marca-d'água ao mesmo tempo. Saiba mais sobre a
marca-d'água do SynthID
Faça um teste! Teste diferentes comandos para conhecer os
recursos do Gemini.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Enviar solicitações de comandos de texto para a IA generativa e receber uma
resposta
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