Come utilizzare l’API PaLM 2 di Google con Python
Utilizzare l'API PaLM 2 di Google con Python
Personalizza e integra LLM di Google nella tua applicazione.
L’IA generativa è ovunque. Vediamo sempre più aziende investire in questa tecnologia potente poiché diventa sempre più chiaro quanto potenziale abbia. E come afferma Gartner: in futuro, [Generative AI] diventerà un vantaggio competitivo e un elemento differenziante.
“in futuro, [Generative AI] diventerà un vantaggio competitivo e un elemento differenziante.”
Purtroppo, lo sviluppo di modelli di IA generativa non è solo un compito complesso di ingegneria, ma di solito è anche un progetto piuttosto costoso. Fortunatamente, non dobbiamo svilupparli noi stessi, possiamo riutilizzare ciò che è stato pre-sviluppato per noi: con le API! Quindi, non aspettiamo oltre, passiamo subito a come possiamo sfruttare l’IA generativa integrandola nella nostra applicazione.
In questo articolo, esamineremo la risposta di Google agli LLM: l’API PaLM 2. PaLM 2 è la versione più recente di Google del loro Pathways Language Model, un grande modello linguistico che utilizza circa cinque volte più dati di addestramento rispetto al loro modello iniziale rilasciato nel 2022.
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In questo articolo, illustrerò alcuni esempi di codice e ti mostrerò come autenticarti su Google Cloud e utilizzare, nonché personalizzare le API PaLM 2 con Python 3.11.
1 | Iniziare
Le API PaLM 2 possono essere accedute tramite la piattaforma Vertex AI di Google Cloud. Pertanto, prima di poter effettuare qualsiasi chiamata API, dovremo configurare il nostro account Google Cloud. Puoi registrarti qui e ottenere $300 di crediti gratuiti per iniziare a sperimentare con i servizi.
Non appena il tuo account e il tuo progetto sono configurati, possiamo procedere con la creazione di un account di servizio che utilizzeremo per autenticarci alle API di Vertex AI. Utilizziamo gli account di servizio perché possiamo garantire il controllo degli accessi alle nostre risorse Google Cloud dandogli solo specifici permessi IAM. Per il nostro caso d’uso, assegneremo all’account di servizio il ruolo Vertex AI User. Questo potrebbe essere troppo ampio per il tuo caso d’uso, quindi ti consiglio di controllare i ruoli di accesso disponibili e scegliere quello che meglio si adatta alle tue esigenze.
