Vertex AI의 생성형 AI를 사용하면 Google의 고급 글로벌 인프라에서 호스팅되는 최첨단 생성형 AI 모델을 기반으로 하는 프로덕션에 즉시 사용 가능한 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.
엔터프라이즈 지원 엔터프라이즈 수준의 보안, 데이터 상주, 액세스 투명성, 짧은 지연 시간을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 대규모로 배포하세요. |
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최첨단 기능 Gemini 1.5 Pro에서 지원하는 2,000,000개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용하여 애플리케이션의 기능을 확장하세요. |
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개방형 플랫폼 Vertex AI를 통해 Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Meta Llama 3, Mitral AI Mixtral 8x7B를 비롯한 서드 파티 AI 회사의 100개 이상의 모델에 액세스할 수 있습니다. |
핵심 기능
Vertex AI와 Google AI의 차이점
Vertex AI의 Gemini API와 Google AI에서는 둘 다 Gemini 모델 기능을 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 적합한 플랫폼은 다음 표에 설명된 대로 목적에 따라 달라집니다.
API | 설계 대상 | 기능 |
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Vertex AI Gemini API |
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Google AI Gemini API |
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Vertex AI SDK를 사용하여 빌드
Vertex AI는 다음 언어로 SDK를 제공합니다.
Python
from vertexai.generative_models import GenerativeModel
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content([Part.from_uri(IMAGE_URI, mime_type="image/jpeg"),"What is this?"])
Node.js
const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});
const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
const result = await model.generateContent([
"What is this?",
{inlineData: {data: imgDataInBase64, mimeType: 'image/png'}}
]);
자바
public static void main(String[] args) throws Exception {
try (VertexAI vertexAi = new VertexAI(PROJECT_ID, LOCATION); ) {
GenerativeModel model = new GenerativeModel("gemini-1.5-flash", vertexAI);
List<Content> contents = new ArrayList<>();
contents.add(ContentMaker
.fromMultiModalData(
"What is this?",
PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/jpeg", IMAGE_URI)));
GenerateContentResponse response = model.generateContent(contents);
}
}
Go
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash", "us-central1")
img := genai.ImageData("jpeg", image_bytes)
prompt := genai.Text("What is this?")
resp, err := model.GenerateContent(ctx, img, prompt)
C#
var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder {
Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
}.Build();
var generateContentRequest = new GenerateContentRequest {
Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/google/models/gemini-1.5-flash",
Contents = {
new Content {
Role = "USER",
Parts = {
new Part {Text = "What's in this?"},
new Part {FileData = new() {MimeType = "image/jpeg", FileUri = fileUri}}
}
}
}
};
GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);
시작하기
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Vertex AI에서 Gemini API 사용해 보기
신규 고객에게 $300의 무료 크레딧을 제공합니다.
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Vertex AI Studio 사용해 보기
설정 없이 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
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OpenAI 코드에서 Vertex AI 모델 호출
OpenAI 라이브러리를 사용하여 Vertex AI 모델을 호출합니다.
시작할 수 있는 다양한 방법
- Model Garden의 미리 학습된 모델 살펴보기
- Python, Node.js, Java, Go 또는 C#의 Vertex AI Gemini API SDK 참조를 살펴보세요.
- Azure OpenAI에서 Vertex AI로 마이그레이션하는 방법 알아보기
- 책임감 있는 AI 권장사항 및 Vertex AI 안전 필터 알아보기
- pricing 알아보기