مقدّمة عن Gemini 2.5 Pro على Google Cloud

1. نظرة عامة

مقدمة

‫Gemini 2.5 Pro هو أقوى نموذج من Google في مجال الترميز والمعرفة العالمية.

أصبحت نماذج Gemini الآن نماذج مختلطة للاستدلال مع سلسلة 2.5. يمكن أن يطبّق Gemini 2.5 Pro قدرًا كبيرًا من التفكير على مستوى المهام، ويستخدم الأدوات لزيادة دقة الردود إلى أقصى حد.

‫Gemini 2.5 Pro هو:

  • تحسين كبير مقارنةً بالنماذج السابقة في جميع الإمكانات، بما في ذلك الترميز والاستدلال وتعدّد الوسائط
  • أداء رائد في مجال الاستدلال مع أداء متطوّر في معايير الرياضيات والعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات
  • نموذج مذهل للرموز البرمجية، ويقدّم أداءً قويًا بشكل خاص في تطوير الويب.
  • يُعدّ هذا النموذج مناسبًا بشكل خاص للطلبات المعقّدة، مع الحفاظ على مستوى جيد من التوازن، وهو يحتلّ المرتبة الأولى على LMSys.

أهداف الدورة التعليمية

في هذا البرنامج التعليمي، ستتعرّف على كيفية استخدام Gemini API وحزمة Google Gen AI SDK للغة Python مع نموذج Gemini 2.5 Pro.

ستُكمل المهام التالية:

  • إنشاء نص من طلبات نصية
    • إنشاء نص أثناء إنشائه
    • بدء محادثات متعدّدة الجولات
    • استخدام طرق غير متزامنة
  • ضبط مَعلمات النموذج
  • ضبط تعليمات النظام
  • استخدام فلاتر الأمان
  • استخدام ميزة "الإنشاء الخاضع للرقابة"
  • احتساب الرموز المميّزة
  • معالجة البيانات المتعددة الوسائط (الصوت والرموز البرمجية والمستندات والصور والفيديوهات)
  • استخدام استدعاء الدوال التلقائي واليدوي
  • تنفيذ الرموز البرمجية
  • أمثلة على أوضاع التفكير

2. قبل البدء

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، يجب أن يكون لديك مشروع على السحابة الإلكترونية مع حساب فوترة صالح. يُرجى اختيار مشروع Google Cloud الذي تريد استخدامه.

لتنفيذ الدرس التطبيقي حول الترميز، سنستخدم Colab Enterprise، وهي بيئة دفتر ملاحظات تعاونية مُدارة تتضمّن إمكانات الأمان والامتثال في Google Cloud.

تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة

انقر على الزر أدناه لتفعيل واجهات برمجة التطبيقات اللازمة لهذا الدرس التدريبي حول الترميز في مشروعك على السحابة الإلكترونية على Google Cloud: Vertex AI وDataform وCompute Engine.

نسخ ورقة ملاحظات Colab إلى Google Cloud

انقر على الزر أدناه لفتح دفتر الملاحظات التعليمي في Colab Enterprise. سيؤدي ذلك إلى إنشاء نسخة من Colab Notebook في مشروع Google Cloud الحالي، ما سيسمح لك بتشغيل ورقة الملاحظات.

لنبدأ.

3- تهيئة البيئة

بعد إنشاء ورقة ملاحظات Colab، يمكننا تنفيذ الرمز البرمجي المتوفّر في ورقة الملاحظات. ستؤدي الخطوات القليلة الأولى إلى تثبيت الموارد التابعة واستيراد المكتبات اللازمة.

اتّبِع الخطوات الواردة في مقالة "بدء الاستخدام".

أولاً، شغِّل الخلايا في قسم "البدء" واحدة تلو الأخرى.

خلايا الرموز البرمجية في قسم "البدء"

ملاحظة: يمكنك تشغيل خلية من خلال تمرير مؤشر الماوس فوق خلية الرمز التي تريد تشغيلها، ثم النقر على رمز رمز تنفيذ الخلية تشغيل الخلية.

تنفيذ الخلية

في نهاية هذا القسم، ستكون قد نفّذت ما يلي:

  • تثبيت حزمة تطوير البرامج (SDK) من Google Gen AI للغة Python
  • استيراد المكتبات اللازمة للمختبر
  • إعداد مشروع على السحابة الإلكترونية لاستخدام Vertex AI

لنستخدم الآن Gemini 2.5 Pro لإنشاء نص

4. إنشاء نص باستخدام Gemini

في هذا القسم من "المفكرة"، ستستخدم Gemini 2.5 Pro لإنشاء عمليات إكمال للنصوص.

يمكنك الآن تنفيذ مجموعة الخلايا التالية في دفتر الملاحظات، مع الحرص على قراءة الرمز البرمجي وفهم كيفية استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) من Google GenAI.

إنشاء نصوص من الطلبات النصية

في نهاية هذا القسم، ستكون قد تعلّمت ما يلي:

  • كيفية تحديد النموذج المطلوب استخدامه
  • إنشاء الردود بدون بث مباشر أو ببث مباشر
  • استخدام ميزة المحادثة المتعدّدة الجولات في حزمة تطوير البرامج (SDK)
  • استدعاء حزمة تطوير البرامج (SDK) بشكل غير متزامن
  • ضبط مَعلمات النموذج
  • ضبط تعليمات النظام لتخصيص سلوك النموذج
  • ضبط فلاتر أمان المحتوى

في ما يلي، سنتعرّف على كيفية إرسال طلبات متعددة الوسائط إلى Gemini

5- الطلبات المتعددة الوسائط

في هذا القسم من "المفكرة"، ستستخدم Gemini 2.5 Pro لمعالجة الصور والفيديوهات.

واصِل العملية ونفِّذ الخلايا التالية في ورقة الملاحظات. خلايا الرموز لطلبات متعدّدة الوسائط

في نهاية هذا القسم، ستكون قد تعلّمت ما يلي:

  • أرسِل طلبًا يتألف من صورة ونص.
  • معالجة فيديو من عنوان URL

بعد ذلك، سننشئ نواتج منظَّمة ومحدَّدة جيدًا

6. مُخرجات منظَّمة

عند استخدام استجابة النماذج في التعليمات البرمجية، من المهم الحصول على نتائج متسقة وموثوقة من النموذج. تتيح لك ميزة "الإنشاء الخاضع للتحكّم" تحديد مخطّط رد لتحديد بنية ناتج النموذج وأسماء الحقول ونوع البيانات المتوقّع لكل حقل.

واصِل العملية ونفِّذ الخلايا التالية في ورقة الملاحظات. خلايا الرموز البرمجية للنتائج الخاضعة للرقابة

في ما يلي، سنتعرّف على كيفية ربط مخرجات النماذج بالواقع

7. تحديد المصدر

إذا كنت تريد استخدام قواعد معرفة حالية أو تقديم معلومات في الوقت الفعلي إلى النموذج، عليك تحديد مصدر نتائج النموذج.

باستخدام Gemini وVertex AI، يمكنك استناد النتائج إلى "بحث Google"، وإلى نتائج ردود الدوال، وإلى الرمز نفسه. تتيح ميزة "تنفيذ التعليمات البرمجية" للنموذج إنشاء تعليمات برمجية وتشغيلها، وبالتالي التعلّم من النتائج وتكرار العملية للحصول على الناتج النهائي.

واصِل العملية ونفِّذ الخلايا التالية في ورقة الملاحظات. خلايا الرموز البرمجية لاختبار Grounding

في ما يلي، سنستعرض إمكانات التفكير في Gemini 2.5 Pro

8. جارٍ التفكير

يُعدّ "وضع التفكير" مفيدًا بشكل خاص للمهام المعقّدة التي تتطلّب عدة جولات من وضع الاستراتيجيات والحلول التكرارية. نماذج Gemini 2.5 هي نماذج مفكّرة، قادرة على الاستدلال وتحليل أفكارها قبل الرد، ما يؤدي إلى أداء أفضل ودقة أعلى.

واصِل العملية ونفِّذ الخلايا التالية في ورقة الملاحظات. عند إجراء ذلك، لاحظ ناتج التفكير قبل أن يعرض النموذج الناتج الفعلي. خلايا الرمز البرمجي لعرض ناتج التفكير

9- الخاتمة

تهانينا! تعرّفت على كيفية الاستفادة من إمكانات Gemini 2.5 Pro باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي التوليدي من Google في Python، وتناولنا إنشاء النصوص، وتعدُّد الوسائط، وتحديد المصدر، والمخرجات المنظَّمة، وإمكانات التفكير المتقدّمة. أصبح لديك الآن المعرفة الأساسية لبدء إنشاء تطبيقات مبتكرة خاصة بك باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK). يفتح Gemini 2.5 Pro آفاقًا جديدة بفضل وضع التحليل والاستدلال الفعّال، ما يتيح الابتكار في مختلف حالات الاستخدام.

مراجع إضافية

ما رأيك في هذا الدرس التطبيقي حول الترميز؟

ممتاز متوسط يمكن أن يكون أفضل