利用谷歌云serverless代码托管服务Cloud Functions构建Gemini Pro API
谷歌在2024年4月发布了全新一代的多模态模型Gemini 1.5 Pro,Gemini 1.5 Pro不仅能够生成创意文本和代码,还能理解、总结上传的图片、视频和音频内容,并且支持高达100万tokens的上下文。在多个基准测试中表现优异,性能超越了ChatGPT 4。
Gemini 1.5 Pro既然功能这么强大,那如何将Gemini 1.5 Pro集成到在谷歌云上或者本地运行的AI软件应用中呢?今天小李哥给大家带来的是一个非常简单的场景,利用谷歌云serverless代码托管服务Cloud Functions构建Gemini Pro 1,5 对外暴露的API。首先小李哥带大家了解一些关于谷歌云的背景信息。
背景信息:
1. Vertex AI
Vertex AI 是一个谷歌云托管的机器学习平台,利用该服务可以训练和部署机器学习模型,以及基础模型(foundation Model)和自定义大型语言模型 (LLM)构建 生成式AI 应用。Vertex AI 集成了多种机器学习工具和服务,赋能开发者整个机器学习生命周期,让开发人员和数据科学家能够专注于应用程序的开发。
该平台包含许多重要功能。比较特色的如 AutoML 功能,这项功能可以通过低代码/无代码的形式来创建机器学习模型,降低AI/ML模型训练门槛。此外还有Vertex AI Studio,可以让开发者在其上直接使用多模态的Google Gemini大语言模型并且对模型进行微调,目前Vertex AI支持以下4种基础模型。在Google AI Studio开发平台中,用户可以免费试用Gemini 1.5 Pro,并且它支持中文提示,可以更好的构建中文语言的生成式AI应用。
2. Cloud Functions
Cloud Functions是由谷歌云托管的,运行代码的serverless(无服务器)服务。相对于传统的服务器如compute engine, 开发者无需维护底层基础设施,比如谷歌云会根据请求量自动扩容底层基础设施,让开发者将精力专注于应用程序开发,提升开发的效率。同时使用Cloud Functions还可以节约成本,Cloud Functions采用即用即付的付费模式,通过API技术和应用运行时间收费,避免传统的长期开启服务器产生的费用浪费。
利用Cloud Function构建Gemini 1.5 Pro公网API的步骤
1. 首先我们进入谷歌云Vertex AI中,获取调用Gemini 1.5 Pro的API调用代码。Vertex AI服务中可以给开发者自动生成调用大模型的API实例代码,大家点击图1中的”Get Code“,然后复制代码直接写到Cldou Functions里。
参考代码如下:
import base64
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part, FinishReason
import vertexai.preview.generative_models as generative_modelsdef generate():vertexai.init(project="mystic-fountain-365517", location="us-central1")model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-001",system_instruction=["""Write system prompt here"""])responses = model.generate_content(["""Write user prompt here"""],generation_config=generation_config,safety_settings=safety_settings,stream=True,)for response in responses:print(response.text, end="")generation_config = {"max_output_tokens": 8192,"temperature": 1,"top_p": 0.95,
}safety_settings = {generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE,
}generate()
2.创建一个Cloud Functions。进入Cloud Functions中,并开启Cloud Functions创建需要的谷歌云API(会自动弹出,直接点击enable即可)。
3. 接下来配置Cloud Functions的参数。为其选择一个用户所在地的区域,并且选择API的类型Https。由于我们的测试环境,在请求验证选项就点击不对请求验证,但是真实的应用安全设计中,我们是需要对请求通过API Key进行验证的。之后点击左下角的Next。
4. 进入Code编辑界面,选择Python版本号(建议3.12),并且将刚复制的Vertex AI代码替换掉下方红框部分。并且大家需要根据自己请求体和响应体格式,对应修改参考代码中的18和23行(已标注)。
参考代码如下:
import functions_frameworkfrom markupsafe import escape
@functions_framework.http
def hello_http(request):"""HTTP Cloud Function.Args:request (flask.Request): The request object.<https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data>Returns:The response text, or any set of values that can be turned into aResponse object using `make_response`<https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#flask.make_response>."""request_json = request.get_json(silent=True)request_args = request.argsif request_json and "name" in request_json:name = request_json["name"] #根据前端调用的请求体修改的key值获取请求数据elif request_args and "name" in request_args:name = request_args["name"]else:name = "World"return f"Hello {escape(name)}!" #根据前端可以接收的响应体格式修改此处响应数据
5.如果大家需要从前端UI中调用该Cloud Function API。需要如下图添加CORS的配置代码。
参考代码:
import functions_framework@functions_framework.http
def cors_enabled_function(request):# For more information about CORS and CORS preflight requests, see:# https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Preflight_request# Set CORS headers for the preflight requestif request.method == "OPTIONS":# Allows GET requests from any origin with the Content-Type# header and caches preflight response for an 3600sheaders = {"Access-Control-Allow-Origin": "*","Access-Control-Allow-Methods": "GET","Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type","Access-Control-Max-Age": "3600",}return ("", 204, headers)# Set CORS headers for the main requestheaders = {"Access-Control-Allow-Origin": "*"}return ("Hello World!", 200, headers)
6.最后点击左下方的deploy就完成Gemini 1.5 pro API的创建了。
7. 大家可以通过在Cloud Functions中”TRIGGER“页面获取URL,利用POST方法调用API
和AWS的serverless代码运行服务Lambda的使用心得比较
1. 开发体验
小李哥使用的语言是Python,两款产品的编辑器UI基本是相同的没有什么太大的区别,谷歌云的优势是可以直接可以把需要安装的依赖写到编辑器内的requirement.txt文件中,部署代码的时候自动下载,简化了安装依赖的操作难度。AWS需要自己提前在本地封装,上传到云端,这里谷歌云使用更便利。
由于开发GenAI应用过程中,都会写很长的提示词Prompt,需要把编辑器中的文字自动换行,可以更容易的修改提示词。AWS Lambda提供了word wrap的功能(下图),在编辑代码的编辑器里可以自动换行。
但是谷歌云的Cloud Functions里暂时没找到这个功能,修改提示词目前只能在VSCode里修改后,粘贴到Cloud Functions编辑器里,不能把开发流程沉浸在GCP环境中。
2. 部署速度
对于相同的代码部署到AWS Lambda和GCP Cloud Functions中,小李哥做了测试。AWS Lambda基本是几秒内就可以完成。但是对于GCP Cloud Functions,整个代码build构建和部署的时间加在一起要1分钟。在部署速度上AWS体验更好。我觉得这个也是谷歌云用requirement.txt简化依赖安装带来的副作用,AWS的本地封装上传可以大大降低部署的时间。
3. CORS配置
在AWS Lambda中CORS的配置是通过在控制台上配置的,采用无代码的形式,帮助开发者简化代码开发的工作量。
对于谷歌云来说,CORS的配置是写到代码中的,更接近利用Flask框架开发web server的本地开发的习惯。两家的CORS配置方式各有优势,针对不同人群。
4.测试stdout输出延时
在部署代码功能测试的阶段,谷歌云stdout输出日志的速度可以明显感觉到延迟,一般要在Cloud Logging中刷新几次才能找到刚刚测试运行的结果。AWS的日志输出速度基本上是感觉不到延迟的,优化的更好。
以上就是关于利用谷歌云Cloud Functions开发服务端Gemini Pro 1.5对外API的整体流程和步骤,未来小李哥也将分享更多关于谷歌云和AWS上的应用开发方案和生成式AI架构设计场景,欢迎大家持续关注。
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Qt开发 | Qt界面布局 | 水平布局 | 竖直布局 | 栅格布局 | 分裂器布局 | setLayout使用 | 添加右键菜单 | 布局切换与布局删除重构
文章目录 一、Qt界面布局二、Qt水平布局--QHBoxLayout三、Qt竖直布局四、Qt栅格布局五、分裂器布局代码实现六、setLayout使用说明七、布局切换与布局删除重构1.如何添加右键菜单2.布局切换与布局删除重构 一、Qt界面布局 Qt的界面布局类型可分为如下几种 水平布局(…...
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LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection
LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection 论文链接:http://arxiv.org/abs/2406.03459 代码链接:https://github.com/Atten4Vis/LW-DETR 一、摘要 介绍了一种轻量级检测变换器LWDETR,它在实时物体检测方面超越…...
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Python和MATLAB粘性力接触力动态模型半隐式欧拉算法
🎯要点 🎯运动力模型计算制作过程:🖊相机捕捉网球运动图,制定运动数学模型,数值微分运动方程 | 🖊计算运动,欧拉算法离散积分运动,欧拉-克罗默算法微分运动方程 &#…...
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C++_02
1、类 1.1 什么是类 C 中的类(class)是一种编程结 构,用于创建对象。这些对象可以拥有属性(即数据成员)和行为(即成员函数或方法)。类的概念是面向对象编程的核心之一,其主要目的是…...
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设计模型 - 学习笔记
学习参考: https://blog.csdn.net/m0_65346405/article/details/136994128 《系统分析师教程》 《设计模式之禅》 一. 设计模式的5大原则 1. 单一职责原则 一个类应该只有一个变化因子。 就是说,一个类要变化,比如增加功能,那么引…...
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FlowUs新一代内容创作营销平台|FlowUs息流国产 好用 不限速
FlowUs 作为一个知识管理和协作平台,知识库功能可以被视为一个强大的学习工具! 为什么FlowUs知识库可以成为学习利器呢?原因有以下几点 集中化知识存储:FlowUs允许我们将所有相关信息和资料集中在一个地方,便于访问和复…...
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leetCode.92. 反转链表 II
leetCode.92. 反转链表 II 题目思路 代码 /*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode() : val(0), next(nullptr) {}* ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}* ListNode(int x, ListNode …...
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Spring Boot整合RocketMQ实现延迟消息消费
导包 <dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId><version>2.0.3</version></dependency>添加配置信息 application配置文件 # rocketMq地址 rocketmq.name…...
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绿色生态发展底色如何落地“生”金?且看林下经济的“江西实践”
何为“林下经济”?林下经济是以林地资源为依托,以科技为支撑,充分利用林下土地资源和林荫空间,选择适合林下生长的微生物和动植物种类,进行合理种植、养殖,从而为农村经济提供新的增长点、为农民开辟增收致富新路子的新兴生态农业模式。江西省是全国首个“国家森林城市”…...
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汽车智能化时代国产芯片加速“上车”
21世纪经济报道记者倪雨晴、实习生朱梓烨 深圳、广州报道随着汽车行业朝着电动化与智能化的方向发展,汽车芯片的重要性也越发凸显,市场需求也同步大量增长。“2023年,中国车用半导体中的中国品牌市场份额约在10%。我们预测到2030年左右,中国品牌在中国市场的份额应该有机会…...
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你是懂升级的,全新腾势N7或颠覆30万级纯电市场
23.98万元到32.98万元,随着全新腾势N7在4月1日上市发布,30万纯电市场迎来新一代卷王。作为比亚迪智能化的重磅车型,全新腾势N7主打一个听劝。老款腾势N7有点贵,全新腾势N7直接23.98万起。老款腾势N7前脸不好看,全新腾势N7重新设计。老款腾势N7智能化不够强,全新腾势N7全面…...
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【数据库基础-mysql详解之索引的魅力(N叉树)】
索引的魅力目录 🌈索引的概念🌈使用场景🌈索引的使用🌞🌞🌞查看MySQL中的默认索引🌞🌞🌞创建索引🌞🌞🌞删除索引 站在索引背后的那个男…...
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解决Selenium NameError: name ‘By’ is not defined
解决Selenium NameError: name ‘By’ is not defined 文章目录 解决Selenium NameError: name By is not defined背景错误原因解决方法1. 检查导入语句2. 修正拼写和大小写3. 验证Selenium库安装4. 重启IDE或终端5. 检查环境变量 验证总结 背景 在使用Selenium进行Web自动化测…...
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【15年成为通用MCU第一,STM32凭什么?】
微控制器(MCU)是这个快速变化世界的重要助推器和核心组成部分,也是整个数字世界应用最普遍的数字芯片之一。通用MCU市场竞争情况复杂且多样,开发者需要选择最适合的MCU产品完成创新设计。而MCU市场竞争发展的重点一定是以开发者为…...