Google Gemini API 사용하기 - Python (1) : 사전준비

2023년 12월 6일, Google은 Gemini(제미나이)라는 Large Multimodal Model을 세상에 공개했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오에 이르기까지 광범위하게 다양한 형태의 데이터 처리를 가능하게 합니다. 물론 발표 이후 시연 영상 편집 논란과 실제 사용자들 사이에서는 GPT-4와의 비교를 통해 기대에 못 미치는 것으로 평가되는 경우도 있었습니다.

구글의 제미나이(Gemini) 살펴보기: 우리 생활에 가져올 변화

12월 13일 Google은 Gemini 모델을 개발자들이 자신의 애플리케이션에 직접 통합할 수 있도록 하는 API를 발표했습니다. 이 API를 통해 개발자들은 이제 Gemini의 강력한 멀티모달 기능을 활용하여 더욱 혁신적이고 다기능적인 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다.

이 글에서는 Google Gemini API의 개요, 그 사용 방법, 그리고 이를 통해 어떤 창의적인 프로젝트를 구현할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

---

현재, Gemini API는 Google Cloud의 Vertex AI Multimodal Playground에서 체험해볼 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자들에게 Gemini API의 다양한 기능을 직접 실험해볼 수 있는 기능을 제공합니다. 현재는 Gemini의 '울트라(Ultra)', '프로(Pro)', '나노(Nano)' 세 가지 모델 중 '프로(Pro)' 모델만 사용 가능합니다.

Vertex AI Multimodal Playground는 Gemini Pro Vision과 상호 작용할 수 있는 웹 인터페이스를 제공하고 HTTP를 통해 다중 모드 프롬프트를 제공하여 Gemini API에 요청을 보낼 수도 있습니다. 자세한 내용은 Gemini API 문서를 참고하시기 바랍니다.

---

사전준비

#1. Google Cloud Project ID 발급

Gemini API를 사용하기 전에, Google Cloud Project ID를 발급받는 것이 필요합니다. 이는 Google Cloud의 모든 서비스와 리소스를 관리하는 데 필요한 고유 식별자입니다.

Google Cloud Console 접속: Google Cloud Console(https://console.cloud.google.com/)에 접속합니다. Google 계정이 필요합니다. 계정이 없다면, 계정을 생성하세요.

Google 클라우드 플랫폼

Console 홈페이지에서 '프로젝트 만들기' 버튼을 클릭합니다. 이 버튼은 페이지 상단의 리소스 관리자 섹션에 위치해 있습니다.

[ 새 프로젝트 ] 를 클릭합니다. 이미 만들어진 프로젝트가 있다면, 해당 프로젝트를 선택하여 그 ID를 사용할 수 있습니다. 이 경우 추가적인 프로젝트 생성 과정은 필요하지 않습니다.

새 프로젝트의 이름, 조직(해당되는 경우)를 입력합니다. 프로젝트 이름은 나중에 변경할 수 있지만, 프로젝트 ID는 생성 후 변경할 수 없습니다. 세부 정보를 입력한 후 '만들기' 버튼을 클릭하여 프로젝트를 생성합니다.

프로젝트 생성이 완료되면, 생성된 프로젝트의 대시보드로 이동합니다.

프로젝트 대시보드의 홈페이지에서 프로젝트 이름 옆에 있는 프로젝트 ID를 확인할 수 있습니다. 이 ID는 Google Cloud의 모든 서비스를 사용할 때 필요합니다.

#2. Application Default Credentials (ADC) 설정하기

Google Cloud Console의 왼쪽 사이드바에서 'IAM 및 관리자' > '서비스 계정'으로 이동합니다.

아래와 같은 오류가 발생했다면 ADC 설정이 되지 않은 것이니 아래 가이드를 따라서 진행해주세요.

DefaultCredentialsError: Your default credentials were not found. To set up Application Default Credentials, see  https://cloud.google.com/docs/authentication/external/set-up-adc  for more information.

[ 서비스 계정 만들기 ] 클릭합니다.

서비스 계정 이름 필드에 이름을 입력합니다. Cloud Console은 이 이름을 기반으로 서비스 계정 ID 필드를 채웁니다. 서비스 계정 설명 필드에 설명을 입력하고 [만들고 계속하기]를 클릭합니다. 프로젝트에 대한 액세스 권한을 제공하려면 서비스 계정에 프로젝트 > 소유자 역할을 부여합니다.  이후 [계속]을 클릭하고 이어서 [완료]를 클릭하여 서비스 계정을 생성합니다.

생성된 서비스 계정을 클릭하여 세부 정보 페이지로 이동합니다.

'키' 탭을 클릭하고 '새 키 추가' 버튼을 선택하고 키 유형으로 'JSON'을 선택하고 '만들기' 버튼을 클릭합니다. 

이렇게 하면 JSON 키 파일이 자동으로 다운로드됩니다.

다운로드된 JSON 파일을 안전한 위치에 저장합니다. 애플리케이션 또는 개발 환경에서 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 설정합니다. 이 변수는 JSON 파일의 경로를 가리켜야 합니다.

• 예시 (Linux/Mac):

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/keyfile.json"

• 예시 (Windows):

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=C:\path\to\your\keyfile.json

#3. Vertex AI API 활성화하기

프로젝트 대시보드에서 [ API 및 서비스 ] 를 클릭합니다.

아래와 같은 오류가 발생한다면 Vertex AI API 활성화가 되지 않은 경우입니다. 아래를 참고하여 Vertex AI API 를 활성화 하세요.

PermissionDenied: 403 Vertex AI API has not been used in project gemini-api-xxxxxx before or it is disabled. Enable it by visiting https://console.developers.google.com/apis/api/aiplatform.googleapis.com/overview?project=gemini-api-xxxxxx then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action to propagate to our systems and retry. 

상단에 [ API 및 서비스 사용설정 ] 을 클릭합니다.

API 라이브러리에서 "Vertex AI API"를 검색하여 클릭합니다.

페이지에서 [ 사용 ] 버튼을 찾아 클릭합니다. 만약 이미 로그인한 Google 계정이 해당 프로젝트와 연결되어 있지 않다면, 올바른 Google 계정으로 로그인해야 합니다. 이 버튼을 클릭하면, 해당 프로젝트에서 Vertex AI API가 활성화됩니다.

#4. Python 패키지 설치

Gemini API를 사용하기 위해, 가장 먼저 해야 할 일은 Vertex AI SDK for Python을 설치하거나 업데이트하는 것입니다. 이 SDK는 Google Cloud의 서비스와 손쉽게 연동되도록 도와주며, Gemini API를 포함한 다양한 기능을 제공합니다. pip를 사용하여 Google Cloud의 AI Platform SDK를 설치합니다. SDK의 버전 1.38 이상을 설치하도록 지정하여야 Gemini API를 사용할 수 있습니다.

pip install "google-cloud-aiplatform>=1.38"

또한, 이미지를 확인하고 처리하기 위해 Pillow와 Matplotlib 라이브러리도 설치합니다. 이 라이브러리들은 이미지를 로드, 변환, 시각화하는 데 필요합니다.

pip install pillow
pip install matplotlib

---

이상으로 Google Gemini API를 사용하기 위한 준비는 끝났습니다. 다음 글에서는 이러한 준비 작업을 바탕으로 Gemini API를 실제로 어떻게 사용하는지, 그리고 이를 통해 어떤 창의적인 프로젝트를 구현할 수 있는지에 대해 자세히 다루어 볼 예정입니다.

Google Gemini API 사용하기 - Python (2) : 사용법과 실습