Kurzanleitung: Text mit der Gemini API in Vertex AI generieren (original) (raw)

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In dieser Kurzanleitung senden Sie die folgenden multimodalen Anfragen an die Gemini API in Vertex AI und sehen sich die Antworten an:

Sie können diese Kurzanleitung mit einem SDK für Programmiersprachen in Ihrer lokalen Umgebung oder mit der REST API ausführen.

Vorbereitung

Für diese Kurzanleitung benötigen Sie Folgendes:

Google Cloud -Projekt einrichten

Richten Sie Ihr Google Cloud Projekt ein und aktivieren Sie die Vertex AI API.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
    Go to project selector
  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
  4. Enable the Vertex AI API.
    Enable the API
  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
    Go to project selector
  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
  7. Enable the Vertex AI API.
    Enable the API

Google Cloud CLI installieren und damit authentifizieren

Wenn Sie die Gemini API in Vertex AI verwenden möchten, richten Sie die Google Cloud CLI auf Ihrem lokalen Computer ein und authentifizieren Sie sie. Im Gegensatz zur Gemini API in Google AI Studio, bei der API-Schlüssel verwendet werden, wird der Zugriff über die Gemini API in Vertex AI mit Identity and Access Management verwaltet.

  1. Installieren und initialisieren Sie Google Cloud CLI.
  2. Wenn Sie die gcloud CLI bereits installiert haben, führen Sie diesen Befehl aus, um sicherzustellen, dass Ihre gcloud-Komponenten auf dem neuesten Stand sind.
    gcloud components update
  3. Wenn Sie sich mit der gcloud CLI authentifizieren möchten, generieren Sie eine lokale Datei mit Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC). Führen Sie dazu diesen Befehl aus. Über den Befehl gestartete Webabläufe werden verwendet, um Ihre Nutzeranmeldedaten anzugeben.
    gcloud auth application-default login
    Weitere Informationen finden Sie unter Standardanmeldedaten für Anwendungen einrichten.

SDK für Ihre Programmiersprache einrichten

Klicken Sie auf Ihrem lokalen Computer auf einen der folgenden Tabs, um das SDK für Ihre Programmiersprache zu installieren.

Gen AI SDK für Python

Installieren und aktualisieren Sie das Gen AI SDK for Python, indem Sie diesen Befehl ausführen.

pip install --upgrade google-genai

Gen AI SDK für Go

Installieren und aktualisieren Sie das Gen AI SDK für Go mit diesem Befehl.

go get google.golang.org/genai

Gen AI SDK für Node.js

Installieren und aktualisieren Sie das Gen AI SDK für Node.js mit diesem Befehl.

npm install @google/genai

Gen AI SDK für Java

Gen AI SDK for Java installieren und aktualisieren:

Maven

Fügen Sie zum pom.xml Folgendes hinzu:

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.genai</groupId>
    <artifactId>google-genai</artifactId>
    <version>0.7.0</version>
  </dependency>
</dependencies>

C#

Installieren Sie das Paket Google.Cloud.AIPlatform.V1 von NuGet. Verwenden Sie die bevorzugte Methode, um Ihrem Projekt Pakete hinzuzufügen. Klicken Sie beispielsweise in Visual Studio mit der rechten Maustaste auf das Projekt und wählen Sie NuGet-Pakete verwalten… aus.

REST

  1. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen. Dazu geben Sie Folgendes ein. Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die ID Ihres Projekts. Google Cloud
    MODEL_ID="gemini-2.0-flash-001"
    PROJECT_ID="PROJECT_ID"
  2. Verwenden Sie die Google Cloud CLI, um den Endpunkt zu provisionieren. Führen Sie dazu diesen Befehl aus.
    gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=${PROJECT_ID}

Prompt an die Gemini API in Vertex AI senden

Mit dem folgenden Code senden Sie einen Prompt an die Gemini API in Vertex AI. In diesem Beispiel wird eine Liste möglicher Namen für ein Blumengeschäft zurückgegeben.

Sie können den Code über die Befehlszeile, mit einer IDE oder durch Einfügen in Ihre Anwendung ausführen.

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Go

Gen AI SDK for Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Java

Gen AI SDK for Java installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

C#

Wenn Sie eine Prompt-Anfrage senden möchten, erstellen Sie eine C#-Datei (.cs) und kopieren Sie den folgenden Code in die Datei. Legen Sie your-project-id auf Ihre Google Cloud Projekt-ID fest. Führen Sie den Code aus, nachdem Sie die Werte aktualisiert haben.

REST

Um diese Prompt-Anfrage zu senden, führen Sie den Befehl „curl“ über die Befehlszeile aus oder fügen Sie den REST-Aufruf in Ihre Anwendung ein.

curl -X POST
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d
$'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "text": "What's a good name for a flower shop that specializes in selling bouquets of dried flowers?" } ] } }'

Das Modell gibt eine Antwort zurück. Die Antwort wird in Abschnitten generiert, die jeweils separat auf Sicherheit geprüft werden.

Prompt und Bild an die Gemini API in Vertex AI senden

Mit dem folgenden Code senden Sie einen Prompt mit Text und einem Bild an die Gemini API in Vertex AI. In diesem Beispiel wird eine Beschreibung des bereitgestellten Bilds zurückgegeben (Bild für Java-Beispiel).

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Go

Gen AI SDK for Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Java

Gen AI SDK for Java installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

C#

Wenn Sie eine Prompt-Anfrage senden möchten, erstellen Sie eine C#-Datei (.cs) und kopieren Sie den folgenden Code in die Datei. Legen Sie your-project-id auf Ihre Google Cloud Projekt-ID fest. Führen Sie den Code aus, nachdem Sie die Werte aktualisiert haben.

REST

Sie können diese Prompt-Anfrage über Ihre IDE senden oder den REST-Aufruf bei Bedarf in Ihre Anwendung einbetten.

curl -X POST
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d
$'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "image/jpeg", "fileUri": "gs://generativeai-downloads/images/scones.jpg" } }, { "text": "Describe this picture." } ] } }'

Das Modell gibt eine Antwort zurück. Die Antwort wird in Abschnitten generiert, die jeweils separat auf Sicherheit geprüft werden.

Prompt und Video an die Gemini API in Vertex AI senden

Mit dem folgenden Code senden Sie einen Prompt mit Text, Audio und Video an die Gemini API in Vertex AI. In diesem Beispiel wird eine Beschreibung des angegebenen Videos zurückgegeben, einschließlich aller wichtigen Informationen aus dem Audiotrack.

Sie können diese Prompt-Anfrage über die Befehlszeile, über Ihre IDE oder durch Einfügen des REST-Aufrufs in Ihre Anwendung senden.

Gen AI SDK for Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Go

Gen AI SDK for Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

Gen AI SDK for Java

Gen AI SDK for Java installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

Replace the GOOGLE_CLOUD_PROJECT and GOOGLE_CLOUD_LOCATION values

with appropriate values for your project.

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

C#

Wenn Sie eine Prompt-Anfrage senden möchten, erstellen Sie eine C#-Datei (.cs) und kopieren Sie den folgenden Code in die Datei. Legen Sie your-project-id auf Ihre Google Cloud Projekt-ID fest. Führen Sie den Code aus, nachdem Sie die Werte aktualisiert haben.

REST

curl -X POST
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent -d
$'{ "contents": { "role": "user", "parts": [ { "fileData": { "mimeType": "video/mp4", "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4" } }, { "text": "Provide a description of the video. The description should also contain anything important which people say in the video." } ] } }'

Das Modell gibt eine Antwort zurück. Die Antwort wird in Abschnitten generiert, die jeweils separat auf Sicherheit geprüft werden.

Nächste Schritte

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Zuletzt aktualisiert: 2025-06-12 (UTC).