Vertex AI의 최신 멀티모달 모델인 Gemini 1.5 모델을 사용해 보고 최대 2백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용해 무엇을 빌드할 수 있는지 확인해 보세요. Vertex AI의 최신 멀티모달 모델인 Gemini 1.5 모델을 사용해 보고 최대 2백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용해 무엇을 빌드할 수 있는지 확인해 보세요.

Docker 및 Kubernetes 사용

이러한 기능을 평가할 수 있도록 Docker 이미지가 제공됩니다. 이 이미지는 AIStreamer의 일부로 다운로드할 수 있습니다.

타사 소프트웨어는 전적으로 원하는 대로 사용할 수 있습니다. Google은 타사 소프트웨어의 저작권을 보유하지 않습니다.

기본 요건

Docker를 설치합니다.
Google Cloud CLI를 설치합니다.
Kubernetes를 설치합니다.

Docker 이미지 빌드

수집 디렉터리로 이동하고 호스트 머신에서 다음 명령줄을 실행합니다.

$ export DOCKER_IMAGE=gcr.io/gcp-project-name/docker-image-name:version
$ docker build -t $DOCKER_IMAGE -f env/Dockerfile .

로컬 호스트에서 Docker 이미지 사용해보기

호스트 머신의 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.

$ docker run -it $DOCKER_IMAGE /bin/bash

이 명령어는 다음 예와 비슷한 응답을 반환합니다.

root@e504724e76fc:/#

Docker에 연결하는 다른 터미널을 열려면 호스트 머신에서 다음 명령어를 실행합니다.

$ docker exec -it e504724e76fc /bin/bash

이제 두 호스트 터미널이 동일한 Docker 컨테이너에 있습니다.

Docker 이미지 환경 설정

Docker 이미지에서 일부 환경 설정을 맞춤설정할 수 있습니다.

#set up environment for Google Video Intelligence Streaming API
ENV SRC_DIR /googlesrc  #Source code directory
ENV BIN_DIR /google     #Binary directory

Google Cloud Container Registry로 Docker 이미지 푸시

호스트 머신에 대해 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.

$ gcloud docker --verbosity debug -- push $DOCKER_IMAGE

액세스 제어를 설정해야 할 수 있습니다.

Google Cloud에 배포

호스트 머신에 대해 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.

$ export KUBE_ID=any_string_you_like
$ kubectl run -it $KUBE_ID --image=$DOCKER_IMAGE -- /bin/bash

그러면 다음과 비슷한 응답이 반환됩니다.

root@$KUBE_ID-215855480-c4sqp:/#

Google Cloud에서 동일한 Kubernetes 컨테이너에 연결되는 다른 터미널을 열려면 호스트 머신에서 다음 명령줄을 실행합니다.

$ kubectl exec -it $KUBE_ID-215855480-c4sqp -- /bin/bash

이제 두 호스트 터미널이 Google Cloud의 동일한 Kubernetes 컨테이너에 있습니다.