Ce document explique comment planifier et concevoir votre infrastructure de calcul en envoyant des prompts à Gemini.
Compute Advisor est une interface basée sur l'IA dans la Google Cloud console, optimisée par Gemini, qui vous aide à évaluer les options matérielles, à estimer les coûts de déploiement et à afficher les configurations recommandées pour vos instances Compute Engine. Pour personnaliser ses recommandations, Gemini évalue votre Google Cloud projet en vérifiant vos limites de quotas, vos réservations existantes, remises sur engagement d'utilisation (CUD), région et zone par défaut, ainsi que toutes les contraintes d'emplacement des ressources. En utilisant Gemini pour vous aider à planifier, vous pouvez obtenir une configuration optimale pour votre charge de travail avant de créer ou de modifier une instance de calcul.
Pour en savoir plus sur les composants que vous devez configurer avant ou lorsque vous créez une instance de calcul, consultez Présentation de la création d'instances Compute Engine.
Limites
Lorsque vous envoyez des prompts à Gemini dans la Google Cloud console, vous ne pouvez pas créer, modifier ni supprimer des ressources à l'aide de Gemini.
Avant de commencer
Lorsque vous utilisez la Google Cloud console pour accéder aux Google Cloud services et aux API, vous n'avez pas besoin de configurer l'authentification.
Rôles requis
Pour obtenir les autorisations nécessaires pour accéder à Gemini et lui envoyer des prompts, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôle IAM Lecteur de Compute (roles/compute.viewer) sur le projet.
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.
Ce rôle prédéfini contient les autorisations requises pour accéder à Gemini et lui envoyer des prompts. Pour connaître les autorisations exactes requises, développez la section Autorisations requises :
Autorisations requises
Vous devez disposer des autorisations suivantes pour accéder à Gemini et lui envoyer des prompts :
-
Pour afficher la liste des instances :
compute.instances.list
Vous pouvez également obtenir ces autorisations avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Accéder à Gemini dans la Google Cloud console
Pour accéder à Gemini dans la Google Cloud console, procédez comme suit :
Dans la Google Cloud console, accédez à la page Présentation.
Dans la section Concevez votre infrastructure avec Compute Advisor, vous pouvez afficher les éléments suivants :
Les éléments d'interface utilisateur affichés dans la capture d'écran précédente sont les suivants :
Fiches de prompts d'action rapide : ensemble de fiches contenant chacune un exemple de prompt. Si vous cliquez sur une fiche, la Google Cloud console remplit automatiquement le champ du prompt avec l'exemple de prompt.
Champ du prompt : ce champ vous permet de saisir et d'envoyer des prompts. Pour envoyer un prompt, cliquez sur Envoyer le prompt.
Afficher les conversations précédentes : cette fonctionnalité vous permet d'afficher les détails d'une conversation passée et de la reprendre, ou de supprimer des conversations si vous n'en avez plus besoin.
Panneau latéral de l'historique des conversations : affiche vos discussions récentes. Ce panneau n'est visible qu'après avoir commencé à envoyer des prompts depuis la page Présentation. Vous pouvez interagir avec ce panneau comme suit :
Pour démarrer une nouvelle conversation, cliquez sur Nouvelle discussion.
Pour reprendre une conversation récente, cliquez sur la conversation dans la section Discussions récentes.
Pour afficher la liste de toutes vos conversations, cliquez sur Tout afficher. Sur la page Mon historique, vous pouvez afficher les détails d'une conversation passée et la reprendre, ou supprimer des conversations si vous n'en avez plus besoin.
Envoyer des prompts à Gemini
Une fois que vous avez envoyé un prompt, Gemini commence à générer une réponse. Un volet s'affiche et Google Cloud la console affiche la réponse à votre prompt dans ce volet, comme illustré dans la capture d'écran suivante :
En fonction de votre prompt, le volet de réponse comprend les éléments suivants :
Ancrage contextuel : Gemini évalue automatiquement le contexte de votre projet pour fournir des recommandations hautement personnalisées, y compris les limites de quotas, les réservations existantes, les CUD, votre région et votre zone par défaut, ainsi que toutes les contraintes d'emplacement des ressources.
Extraits de code interactifs : Gemini génère des commandes gcloud, des méthodes d'API REST ou des ressources Terraform. Vous pouvez copier et coller ces extraits de code ou les exécuter dans Cloud Shell.
Canevas visuel : Gemini organise les recommandations dans des tableaux structurés et des comparaisons côte à côte. Cette vue vous aide à évaluer les fonctionnalités des produits et les approches architecturales. Elle fournit également un plan d'implémentation pour votre cas d'utilisation.
Les sections suivantes décrivent les bonnes pratiques pour rédiger des prompts, ainsi que des exemples de prompts que vous pouvez utiliser avant de créer ou de modifier une instance de calcul.
Bonnes pratiques concernant les prompts
Pour obtenir les recommandations les plus précises et les plus exploitables de Gemini, nous vous recommandons de structurer vos prompts de la même manière que vous le feriez pour un bloc de code. Cette approche guide l'IA générative en utilisant des déclarations de paramètres claires, des définitions de rôles, des instructions spécifiques et des formats de sortie explicites.
Lorsque vous envoyez des prompts à Gemini, tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
Concentrez-vous sur la conception et la planification : nous vous recommandons de ne pas envoyer de prompts à Gemini pour résoudre les erreurs d'instance de calcul. Pour résoudre ces erreurs, consultez plutôt Résoudre les problèmes liés à la création, à la mise à jour et à la suppression d'instances de calcul.
Spécifiez un persona ou un rôle : déclarez un rôle ou un persona cible, tel qu'un administrateur informatique, un chercheur en IA ou un ingénieur de plate-forme, que Gemini doit adopter. Cette approche guide le ton, la profondeur et le niveau d'expertise des recommandations qui en résultent.
Fournissez des instructions explicites et numérotées : décomposez votre objectif en questions ou tâches concrètes et détaillées. Cette approche structure le processus de raisonnement de Gemini et permet de s'assurer que Gemini répond à toutes vos exigences.
Définissez un format de sortie spécifique : indiquez explicitement le format souhaité pour la recommandation, par exemple une explication détaillée, un tableau de comparaison Markdown ou un bloc de code gcloud prêt à l'emploi.
Tirez parti de l'ancrage contextuel automatique : vous n'avez pas besoin d'inclure votre région ou zone par défaut, les quotas disponibles, les CUD ni les contraintes d'emplacement des ressources dans votre prompt. Gemini peut accéder à ces informations dans votre Google Cloud projet.
Affinez vos conceptions de manière itérative : vous pouvez modifier ou développer la réponse générée par Gemini en envoyant de nouveaux prompts. Par exemple, vous pouvez demander à l'assistant d'ajouter des recommandations de mise en réseau à votre plan de déploiement ou de modifier les exigences de stockage sans démarrer une nouvelle conversation.
Exemples de prompts
Voici des exemples de prompts que vous pouvez utiliser pour vous aider à concevoir et à optimiser votre infrastructure de calcul :
Topologie d'instance de calcul et stratégie d'emplacement : pour déterminer le modèle de déploiement et la stratégie d'emplacement optimaux pour une charge de travail à haute disponibilité, utilisez un prompt comme celui-ci :
Act as a cloud architect. I need to design a compute instance topology for a distributed database that balances multi-zone resilience with sub-millisecond latency. Please provide the following: 1. A side-by-side comparison of regional MIGs against zonal MIGs. 2. An explanation of whether compact placement policies work regionally. 3. The optimal autoscaling configuration for this workload. Format the comparison as a Markdown table, and provide the deployment steps as ready-to-use gcloud code blocks.Modèle de provisionnement et optimisation des coûts : pour évaluer les modèles de provisionnement et réduire les coûts de traitement par lot, utilisez un prompt comme celui-ci :
Act as a platform engineer. I need to find the cheapest way to run large, interruptible analytics jobs on our cloud servers without risking data loss. Please provide the following: 1. A cost and reliability comparison of standard discounted servers against queue-based servers. 2. An explanation of how to boot all our compute power at the exact same time. 3. A deployment script that gives our jobs a two-minute warning before a server gets reclaimed. Format the comparison as a Markdown table, and provide the script as a ready-to-use code block.