Build a Multi-Modal GenAI Application: Challenge Lab Challenge scenarioAI 기반 꽃다발 디자인 회사의 개발자로 현실적인 꽃다발 이미지를 생성하고 생성된 꽃다발의 설명 요약을 제공한다. Task 1Develop a Python function named `generate_bouquet_image(prompt)`. This function should invoke the `imagen-3.0-generate-002` model using the supplied `prompt`, generate the image, and store it locally. For this challenge, use the prompt:Create an image cont..

Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model프롬프트 응답 방식에는 스트리밍 응답과 일반(비스트리밍) 응답이 있다. 스트리밍 응답은 모델이 출력 토큰(몇 글자)를 생성할 때마다 실시간으로 바로 출력한다. 일반 응답은 모든 출력 토큰이 생성된 후에 출력한다. Chat responses without using stream:from google import genaifrom google.genai.types import HttpOptions, ModelContent, Part, UserContentimport loggingfrom google.cloud import logging as gcp_logging# ------ Below cl..

Build an AI Image Generator app using Imagen on Vertex AICode텍스트 프롬프트를 입력으로 받아 이미지를 생성한다.import argparseimport vertexaifrom vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModeldef generate_image( project_id: str, location: str, output_file: str, prompt: str) -> vertexai.preview.vision_models.ImageGenerationResponse: """Generate an image using a text prompt. Args: project_id: ..

Build an AI Image Recognition app using Gemini on Vertex AI 목적Vertex AI SDK를 사용하여 Google의 AI 서비스에 연결하는 방법 학습미리 훈련된 생성 AI 모델을 사용하는 방법 학습AI가 처리해야 할 입력 (Image + Text)을 제공하는 방법에 대한 이해AI 모델에서 생성된 텍스트 응을 처리하고 해석하는 방법 학습AI 애플리케이션 구축의 기본 사항 이해 Working with Vertex AI Python SDK 환경 변수 설정export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="project-id"export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="REGION"export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True Code미..

Implement Multimodal Vector Search with BigQuery: Challenge LabPROJECT_ID`qwiklabs-gcp-03-b5156984b274`CONNECTION_REGION`us-east1`CONNECTION_NAME`vector_conn`DATASET_NAME`gcc_bqml_dataset`OBJECT_TABLE_NAME`gcc_image_object_table`MODEL_NAME`gcc_embedding`DEFINE_ENDPOINT`ENDPOINT = 'multimodalembedding@001'`EMBEDDINGS_TABLE_NAME`gcc_retail_store_embeddings`SEARCH_RESULTS_TABLE`gcc_vector_search_ta..

01 Boost Productivity with Gemini in BigQueryData-to-AI 워크플로우를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini 기반 도구 (Insights, Table Explorer)을 통해서 코딩 경험이 없어도 쉽고 빠르게 데이터에서 가치 있는 인사이트를 찾아낼 수 있다.여기서 BigQuery란 구글 클라우드에서 제공하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스로 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있게 지원하는 서비스이다. SQL 또는 Python을 통해 데이터를 손쉽게 쿼리하고 분석할 수 있다. Insights: 테이블 메타 데이터 기반 쿼리 자동 생성메타데이터 분석열 이름, 설명 등 메타데이터를 스캔하여 데이터의 구조와 핵심을 빠르게 파악맞..