マルチモーダル生成 AI アプリケーションの構築: チャレンジラボ

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info 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。
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Google Cloud セルフペース ラボのロゴ

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

  • 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。

チャレンジ シナリオ

シナリオ: あなたは、AI を活用したブーケデザイン会社の開発者です。お客様が理想のブーケを説明すると、システムがリアルな画像を生成してお客様の承認を得ます。サービスをさらに向上させるため、あなたは最先端の画像分析を統合し、生成されたブーケについて説明した要約を提供しようとしています。メイン アプリケーションでは、ユーザー操作に基づいて関連するメソッドを呼び出します。そのためには、以下のタスクを完了する必要があります。

タスク 1: generate_bouquet_image(prompt) という名前の Python 関数を開発する。この関数は、指定されたプロンプトを使用して imagen-3.0-generate-002 モデルを呼び出し、画像を生成して、ローカルに保存します。このチャレンジでは、プロンプト「Create an image containing a bouquet of 2 sunflowers and 3 roses」(2 本のひまわりと 3 本のバラのブーケを含む画像を作成して)を使用します。

[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 プロンプトを送信して画像を生成する

タスク 2: analyze_bouquet_image(image_path) という 2 つ目の Python 関数を開発する。この関数は、画像パスとテキスト プロンプトを入力として受け取り、渡された画像を基に誕生日のお祝いメッセージを生成して、gemini-2.0-flash-001 モデルに送信します。回答が生成されたときに取得できるようにするには、プロンプト リクエストでストリーミングを有効にします。

[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。

マルチモーダル モデルを使用して、保存した画像を分析する

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。

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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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