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Overview
GSP1209는 Google Gemini API를 쉽게 사용하기 위해 만들어진 Gen AI SDK를 사용하는 실습이다. 실습에 사용된 언어는 Python이고, 실습 환경은 Jupyter Notebook이라 생소하실 수 있으니, 실습 전에 대략적으로 알아보는 게 좋습니다. Sample로 제공한 파일 확장자가 ipynb인데 Jupyter Notebook에서 사용하는 Python 파일이다.
작업 1. Vertex AI Workbench에서 노트북 열기
- Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴(三)에서 Vertex AI > Workbench를 클릭하면 <Pic 1>에 진입하고 여기에서 JupyterLab 열기 버튼을 클릭하면 Jupyer Notebook 인터페이스가 새 브라우저 탭에서 열립니다. (시간이 수 분 소요됩니다)
작업 2. notebook 설정 및 환경 수정
- <Pic 2>와 같은 화면에서 inro_gen_sdk 파일을 더블 클릭하면, Sample Code가 오픈되는데 <Pic 3>과 같이 Kernel을 선택하는 Popup이 나오고,
Python 3를 선택하면 된다.
<Pic 2> Jupiter Lab 화면 
<Pic 3> Kernel 선택 팝업
- 코드를 실행하기 전에 한 부분 수정해야 하는 부분이 있다. Code를 내려가다 보면 <Pic 4>와 같은 부분이 보이는데,
project-id와region을 실습이 실행되는 환경에 맞춰 수정해줘야 한다.
작업 3~6 Gen AI SDK를 이용한 실습
- inro_gen_sdk.ipynb 수정이 끝나면 실행하면 되는데, 실행은 <pic 5>와 같이 상단에 있는 아이콘을 클릭해서 전체를 한 번에 실행하거나, <pic 6>와 같이 각 Script 클릭했을 때 나오는 Icon중에 실행 Icon을 클릭해 한 Block씩 실행하는 방법이 있다.
<Pic 5> Notebook 전체 실행 아이콘 
<Pic 6> Script 부분 실행 아이콘
- Get Started부터 Choose a model 까지는 실행 환경 설정과 관련된 Block(<Pic 7> 참고)이고, Send text prompts 부터 Task 2에서 요구하는 실행 내역이니 하나씩 실행하면서 진도 Check 해도 되고, 전체 실행한 내용을 하나씩 확인해 가면서 진도 Check해도 된다.
- 이 실습에서는 Code내에서 Gen AI SDK를 어떻게 사용하는 지 파악하는 게 중요한 부분이다. 예를 들면 <Pic 8>는 Task 2에서 Prompt를 전달해 답을 얻는 예이다.
