1. Genel Bakış
Giriş
Gemini 2.5 Pro, Google'ın kodlama ve dünya bilgisi için en güçlü modelidir.
2.5 serisiyle birlikte Gemini modelleri artık karma akıl yürütme modelleri! Gemini 2.5 Pro, görevler üzerinde daha uzun süre düşünebilir ve yanıt doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için araçları kullanabilir.
Gemini 2.5 Pro:
- Kodlama, akıl yürütme ve çok formatlılık gibi özelliklerde önceki modellere kıyasla önemli bir gelişme.
- Matematik ve STEM kıyaslamalarında son teknoloji performansıyla akıl yürütme konusunda sektör lideri.
- Kod için mükemmel bir model. Özellikle web geliştirme konusunda çok iyi.
- LMSys'te 1. sırada yer alan bu model, çok yönlü olmasının yanı sıra özellikle karmaşık istemler için uygundur.
Neler öğreneceksiniz?
Bu eğitimde, Gemini 2.5 Pro modeliyle Gemini API ve Python için Google Gen AI SDK'yı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Aşağıdaki görevleri tamamlayacaksınız:
- Metin istemlerinden metin oluşturma
- Yanıtı akış şeklinde gösterme
- Çok adımlı sohbet başlatma
- Eşzamansız yöntemleri kullanma
- Model parametrelerini yapılandırma
- Sistem talimatlarını ayarlama
- Güvenlik filtrelerini kullanma
- Kontrollü üretimi kullanma
- Parça sayma
- Çok formatlı (ses, kod, belge, 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 olması gerekir. Lütfen kullanmak istediğiniz Google Cloud projesini seçin.
Codelab'i çalıştırmak için Google Cloud'un güvenlik ve uygunluk özelliklerine sahip, işbirliğine dayalı ve yönetilen bir not defteri ortamı olan Colab Enterprise'ı kullanacağız.
Gerekli API'leri etkinleştirme
Google Cloud projenizde bu codelab 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, Colab not defterinin mevcut Google Cloud projenizde bir kopyasını oluşturur. Böylece not defterini çalıştırabilirsiniz.
Haydi başlayalım!
3. Ortamı Başlatma
Colab not defterini oluşturduğumuza göre artık not defterinde sağlanan kodu yürütebiliriz. İlk birkaç adımda bağımlılıklar yüklenir ve gerekli kitaplıklar içe aktarılır.
Başlarken bölümündeki adımları uygulayın.
Öncelikle Başlangıç bölümündeki hücreleri sırayla çalıştırın.
Not: Çalıştırmak istediğiniz kod hücresinin üzerine fare işaretçisini getirip 
Hücreyi çalıştır simgesini tıklayarak hücre çalıştırabilirsiniz.
Bu bölümün sonunda şunları yapmış olacaksınız:
- Python için Google Gen AI SDK'yı yükleme
- Laboratuvar için gerekli kitaplıkları içe aktarın.
- 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.
Kodu okumak ve Google Üretken Yapay Zeka SDK'sını nasıl kullanacağınızı anlamak için zaman ayırarak not defterindeki bir sonraki hücre grubunu çalıştırın.
Bu bölümün sonunda aşağıdaki konuları öğrenmiş olacaksınız.
- Kullanılacak model nasıl belirtilir?
- Akış yapılmayan ve akış yapılan çıkış oluşturma
- SDK'nın çok adımlı sohbet özelliğini kullanma
- SDK'yı eşzamansız olarak çağırma.
- Model parametrelerini yapılandırma
- Model davranışını özelleştirmek için sistem talimatlarını ayarlama
- İçerik güvenliği filtrelerini yapılandırma
Ardından, Gemini'a çok formatlı istemler göndermeyi öğreneceğiz
5. Çok formatlı istemler
Not defterinin bu bölümünde, resimleri ve videoları işlemek için Gemini 2.5 Pro'yu kullanacaksınız.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Bu bölümün sonunda aşağıdaki konuları öğrenmiş olacaksınız.
- Resim ve metinden oluşan bir istem gönderin.
- URL'den video işleme
Ardından, iyi tanımlanmış ve yapılandırılmış çıkışlar oluşturacağız
6. Yapılandırılmış çıkışlar
Modellerin yanıtlarını kodda kullanırken modelden tutarlı ve güvenilir çıkışlar almamız önemlidir. Kontrollü üretim, modelin çıkışının yapısını, alan adlarını ve her alan için beklenen veri türünü belirtmek üzere bir yanıt şeması tanımlamanıza olanak tanır.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Ardından, model çıkışlarını nasıl temellendireceğimizi göreceğiz.
7. Referans Yüzey
Mevcut bilgi tabanlarını kullanmak veya modele anlık bilgiler sağlamak istiyorsanız modelin çıkışlarını temellendirme konusuna göz atmanız gerekir.
Gemini ve Vertex AI ile çıkışı Google Arama'da, işlev yanıtlarının çıkışında ve son olarak kodun kendisinde temellendirebilirsiniz. Kod Yürütme, modelin kod oluşturmasına ve bu kodu uygulamasına olanak tanır. Böylece model, sonuçlardan öğrenir ve nihai çıktıyı elde etmek için tekrarlama yapar.
Not defterinde aşağıdaki hücreleri çalıştırın. 
Ardından Gemini 2.5 Pro'nun düşünme özelliklerine göz atacağız
8. Düşünen
Düşünme modu, özellikle birden fazla strateji oluşturma ve tekrara dayalı çözümleme gerektiren karmaşık görevler için faydalıdır. 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 asıl çıkışını sunmadan önce düşünme çıkışına dikkat edin. 
9. Sonuç
Tebrikler! Python için Google Gen AI SDK'yı kullanarak Gemini 2.5 Pro'nun gücünden nasıl yararlanacağınızı öğrendiniz. Metin oluşturma, çok formatlılık, temellendirme, yapılandırılmış çıkışlar ve gelişmiş düşünme özelliklerini ele aldık. Artık SDK'yı kullanarak kendi yenilikçi uygulamalarınızı oluşturmaya başlamak için temel bilgilere sahipsiniz. Güçlü düşünme ve akıl yürütme moduna sahip Gemini 2.5 Pro, yeni olanaklar sunar ve çeşitli kullanım alanlarında yenilik yapmaya olanak tanır.
Ek referanslar
- Google Gen AI SDK referans belgelerine bakın.
- Google Cloud Üretken Yapay Zeka GitHub deposundaki diğer not defterlerini inceleyin.
- Model Garden'daki yapay zeka modellerini keşfedin.