Explorando o Vertex AI do Google com Node.js

Tabela de conteúdos:

1. Introdução
2. Como configurar a Model Garden e o Vertex AI no Google Cloud
3. Criação de um projeto no Google Cloud
4. Configurando as APIs necessárias
5. Instalando o gcloud CLI
6. Autenticando um aplicativo
7. Explorando os modelos disponíveis no Model Garden
8. Utilizando o modelo de texto Bison
9. Utilizando o modelo de código Bison
10. Utilizando o modelo de embeddings de texto
11. Considerações finais

Como configurar a Model Garden e o Vertex AI no Google Cloud

1. Introdução

O Google Cloud oferece a Model Garden e o Vertex AI, que são ferramentas poderosas para utilização de modelos de IA. Neste guia, vamos mostrar como configurar essas ferramentas em sua conta do Google Cloud.

2. Criação de um projeto no Google Cloud

Antes de começar, é necessário ter uma conta no Google Cloud. Caso não tenha uma, você pode criar uma gratuitamente e ainda receber créditos iniciais.

3. Configurando as APIs necessárias

Após criar sua conta, é importante habilitar as APIs necessárias para utilizar os recursos do Model Garden e do Vertex AI. No painel do projeto, você encontrará a opção de ativar essas APIs.

4. Instalando o gcloud CLI

Para ter acesso global às credenciais e facilitar a utilização dos recursos, vamos instalar o gcloud CLI. Este passo a passo varia de acordo com o sistema operacional utilizado.

5. Autenticando um aplicativo

Após a instalação do gcloud CLI, você precisa autenticar um aplicativo para utilizar as credenciais. O processo é simples e envolve um login utilizando sua conta do Google.

6. Explorando os modelos disponíveis no Model Garden

Com as configurações prévias feitas, você poderá acessar o Model Garden e explorar os modelos disponíveis. Existem diversas opções, como o modelo de texto Bison, que será abordado neste guia.

7. Utilizando o modelo de texto Bison

O modelo de texto Bison é um dos modelos disponíveis no Model Garden. Neste tóPico, vamos mostrar como utilizá-lo para gerar respostas de forma criativa e obter metadados de citação.

8. Utilizando o modelo de código Bison

Além dos modelos de texto, o Model Garden também oferece modelos de código. Vamos mostrar como utilizar o modelo Bison para gerar código encapsulado em um arquivo JSX voltado para mapeamento de San Francisco.

9. Utilizando o modelo de embeddings de texto

Os embeddings de texto são úteis para realizar pesquisas semânticas em textos. Neste tópico, vamos explicar como utilizar o modelo de embeddings de texto no Model Garden.

10. Considerações finais

Após seguir essas etapas, você estará pronto para utilizar os recursos do Model Garden e do Vertex AI no Google Cloud. Lembre-se de que os modelos de linguagem têm suas limitações, mas podem trazer várias informações úteis.

Faça experimentos, teste diferentes modelos e aproveite ao máximo as possibilidades oferecidas pelo Google Cloud.

Artigo em Português sobre como configurar a Model Garden e o Vertex AI no Google Cloud

Neste artigo, vamos mostrar um passo a passo detalhado de como configurar a Model Garden e o Vertex AI no Google Cloud. Essas ferramentas são extremamente úteis para quem deseja utilizar modelos de IA em seus projetos.

Para começar, é necessário ter uma conta no Google Cloud. Caso ainda não possua uma, você pode criar gratuitamente e ainda receber créditos iniciais para utilizar na plataforma.

Após criar sua conta, é importante habilitar as APIs necessárias para utilizar os recursos do Model Garden e do Vertex AI. No painel do projeto, você encontrará a opção de ativar essas APIs. Certifique-se de ativá-las antes de prosseguir.

Com as APIs ativadas, será necessário instalar o gcloud CLI em seu sistema. Esse utilitário permitirá a autenticação do aplicativo e o acesso global às credenciais. O processo de instalação varia de acordo com o sistema operacional utilizado, mas é bem simples de seguir.

Após a instalação do gcloud CLI, você poderá autenticar um aplicativo. Esse processo envolve um login utilizando sua conta do Google e permitirá que o aplicativo acesse as credenciais corretas.

Feitas essas configurações prévias, você estará pronto para explorar os modelos disponíveis no Model Garden. É importante ressaltar que existem diferentes modelos para diferentes finalidades. No entanto, neste artigo, vamos nos concentrar no modelo de texto Bison.

O modelo de texto Bison é capaz de gerar respostas de forma criativa e ainda fornece metadados de citação. Utilizando o gcloud CLI, você poderá enviar uma consulta para o modelo e receber uma resposta gerada pelo mesmo. É importante ter em mente que nem sempre as respostas geradas são 100% precisas, mas é possível ajustar a segurança das respostas, conforme suas necessidades.

Além do modelo de texto, o Model Garden também oferece modelos de código. No exemplo deste artigo, vamos utilizar o modelo Bison para gerar código encapsulado em um arquivo JSX voltado para mapeamento de San Francisco. Você verá como a resposta gerada pode ser útil para projetos de desenvolvimento.

Por fim, vamos explorar o modelo de embeddings de texto. Os embeddings são úteis para realizar pesquisas semânticas em textos. Veremos como utilizar esse recurso no Model Garden e como obter resultados que atendam às suas necessidades.

Com este artigo, você terá uma visão geral de como configurar a Model Garden e o Vertex AI no Google Cloud. A partir disso, poderá explorar e utilizar essas ferramentas em seus projetos, aproveitando ao máximo os recursos oferecidos pelo Google Cloud. Experimente, teste diferentes modelos e potencialize suas aplicações de IA.