Как выполнить пакетное прогнозирование с помощью модели Vertex AI Gemini на Python? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь выполнить пакетное прогнозирование для большого набора данных, используя модель Gemini от Vertex AI на Python. В официальной документации в основном для примеров используется Curl, который, по моему мнению, не подходит для производственных сред. Я ищу Pythonic-способ добиться этого.
Я изучил следующие ресурсы:
https://cloud.google. com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/batch-prediction-api
https://cloud.google.com/vertex-ai/gene ... prediction -gemini#bigquery-input-example
Однако в приведенных примерах используются не команды Python, а команды Curl.
Мне нужны рекомендации по:
Рекомендации по пакетному прогнозированию с помощью Gemini в Python.
Примеры кода или учебные пособия, которые эффективно демонстрируют этот процесс.
Любые идеи или фрагменты кода будут с благодарностью приняты.
Я попробовал подход, описанный в документации, но он не подходит для моего варианта использования в производственной среде Python.
!curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://us-central1-aiplatform.googleap ... ictionJobs"


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... -in-python