Bu codelab hakkında
1. Genel Bakış
Giriş
Gemini 2.5 Pro, Google'ın kodlama ve dünya bilgisi için en güçlü modelidir.
2.5 serisi ile birlikte Gemini modelleri artık karma mantık modelleridir. Gemini 2.5 Pro, görevler arasında geniş kapsamlı düşünme yapabilir ve yanıt doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için araçlar kullanabilir.
Gemini 2.5 Pro:
- Kodlama, akıl yürütme ve çok modluluk gibi özelliklerde önceki modellere kıyasla önemli bir gelişme.
- Matematik ve STEM karşılaştırmalarında en son performansla akıl yürütme konusunda sektör lideri.
- Özellikle güçlü web geliştirmesi ile kod için harika bir modeldir.
- LMSys'de 1. sırada yer alan bu model, özellikle karmaşık istemler için iyi bir seçenektir.
Neler öğreneceksiniz?
Bu eğitimde, Gemini API ve Python için Google Gen AI SDK'yı Gemini 2.5 Pro modeliyle nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Aşağıdaki görevleri tamamlarsınız:
- Metin istemlerinden metin oluşturma
- Metni akış şeklinde gösterme
- Çok turlu sohbetler başlatma
- Eşzamansız yöntemler kullanma
- Model parametrelerini yapılandırma
- Sistem talimatlarını ayarlama
- Güvenlik filtrelerini kullanma
- Kontrollü üretim kullanın
- Jetonları sayma
- Çok formatlı (ses, kod, doküman, resim, video) verileri işleme
- Otomatik ve manuel işlev çağrısını kullanma
- Kod yürütme
- Düşünme modu örnekleri
2. Başlamadan önce
Ön koşullar
Başlamadan önce geçerli bir faturalandırma hesabına sahip bir Google Cloud projeniz olmalıdır. Lütfen kullanmak istediğiniz Google Cloud projesini seçin.
Bu kod laboratuvarını çalıştırmak için Google Cloud'un güvenlik ve uygunluk özelliklerine sahip, iş birliğine dayalı ve yönetilen bir not defteri ortamı olan Colab Enterprise'ı kullanacağız.
Gerekli API'leri etkinleştirme
Google Cloud projenizde bu kod laboratuvarının çalışması için gerekli API'leri (Vertex AI, Dataform ve Compute Engine) etkinleştirmek üzere aşağıdaki düğmeyi tıklayın.
Colab not defterini Google Cloud'a kopyalama
Eğitim not defterini Colab Enterprise'da açmak için aşağıdaki düğmeyi tıklayın. Bu işlem, mevcut Google Cloud projenizde Colab not defterinin bir kopyasını oluşturur. Bu kopya, not defterini çalıştırmanıza olanak tanır.
Haydi başlayalım.
3. Ortamı başlatma
Colab not defterini oluşturduğumuza göre not defterinde sağlanan kodu yürütebiliriz. İlk birkaç adımda bağımlılıklar yüklenir ve gerekli kitaplıklar içe aktarılır.
Başlangıç bölümündeki adımları uygulayın
Öncelikle Başlangıç bölümündeki hücreleri tek tek çalıştırın.
Not: Fare işaretçisini çalıştırmak istediğiniz kod hücresinin üzerine getirin ve 
Hücreyi çalıştır simgesini tıklayarak hücreyi çalıştırabilirsiniz.
Bu bölümün sonunda şunları yapmış olacaksınız.
- Python için Google Gen AI SDK'sını yükleme
- Laboratuvar için gerekli kitaplıkları içe aktarma
- Vertex AI'ı kullanmak için Google Cloud projesi oluşturma
Şimdi metin oluşturmak için Gemini 2.5 Pro'yu kullanalım
4. Gemini ile metin oluşturma
Not defterinin bu bölümünde, metin tamamlama oluşturmak için Gemini 2.5 Pro'yu kullanacaksınız.
Not defterindeki bir sonraki hücre grubunu çalıştırın. Bu sırada kodu okuyup Google GenAI SDK'yı nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Bu bölümün sonunda aşağıdakileri öğrenmiş olacaksınız.
- Kullanılacak model nasıl belirtilir?
- Akış yapılmayan ve akışlı çıkış oluşturma.
- SDK'nın çok turlu sohbet özelliğini kullanma
- SDK'yı eşzamansız olarak çağırma.
- Model parametrelerini yapılandırma.
- Model davranışını özelleştirmek için sistem talimatlarını ayarlama.
- İçerik güvenliği filtrelerini yapılandırma.
Ardından, Gemini'ye çoklu formatlı istemlerin nasıl gönderileceğini göreceğiz.
5. Çok modlu istemler
Not defterinin bu bölümünde, resimleri ve videoları işlemek için Gemini 2.5 Pro'yu kullanacaksınız.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Bu bölümün sonunda aşağıdakileri öğrenmiş olacaksınız.
- Resim ve metinden oluşan bir istem gönderin.
- URL'den video işleme
Ardından, iyi tanımlanmış ve yapılandırılmış çıktılar oluşturacağız
6. Yapılandırılmış çıkışlar
Kodda modellerin yanıtını kullanırken modelden tutarlı ve güvenilir çıktılar almamız önemlidir. Kontrollü oluşturma, bir modelin çıktısının yapısını, alan adlarını ve her alan için beklenen veri türünü belirtmek üzere bir yanıt şeması tanımlamanıza olanak tanır.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Ardından, modellerin çıktılarının nasıl temellendirileceğini göreceğiz.
7. Referans Yüzey
Mevcut bilgi tabanları kullanmak veya modele anlık bilgi sağlamak istiyorsanız modelin çıktılarını temellendirmeye bakmanız gerekir.
Gemini ve Vertex AI ile çıktıyı Google Arama'ya, işlev yanıtlarının çıktısına ve son olarak da kodun kendisine temellendirebilirsiniz. Kod yürütme, modelin kod oluşturmasına ve çalıştırmasına olanak tanır. Böylece model, sonuçlardan ders çıkarır ve nihai çıkışı elde etmek için iterasyon yapar.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Ardından Gemini 2.5 Pro'nun düşünme özelliklerini göreceğiz
8. Düşünüyorum
Düşünme modu, özellikle birden fazla strateji oluşturma ve tekrarlı çözüm gerektiren karmaşık görevler için yararlıdır. Gemini 2.5 modelleri, yanıt vermeden önce kendi düşünceleri üzerinde akıl yürütebilen, bu sayede daha yüksek performans ve daha kesin doğruluk sunabilen, düşünen modellerdir.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. Bunu yaptığınızda, model gerçek çıkışını sunmadan önce düşünme çıkışını fark edin. 
9. Sonuç
Tebrikler! Metin oluşturma, çok formatlılık, temellendirme, yapılandırılmış çıkışlar ve gelişmiş düşünme özellikleri de dahil olmak üzere Python için Google Gen AI SDK'sını kullanarak Gemini 2.5 Pro'nun gücünden nasıl yararlanacağınızı öğrendiniz. Artık SDK'yı kullanarak kendi yenilikçi uygulamalarınızı oluşturmaya başlamak için temel bilgilere sahipsiniz. Güçlü düşünme ve akıl yürütme moduyla Gemini 2.5 Pro, yeni olasılıklar sunar ve çeşitli kullanım alanlarında yenilik yapmanızı sağlar.
Ek referanslar
- Google Gen AI SDK referans dokümanlarına bakın.
- Google Cloud Üretken Yapay Zeka GitHub deposundaki diğer not defterlerine göz atın.
- Model Garden'da yapay zeka modellerini keşfedin.