Einführung von Google Gemini API: Entdecken Sie die Kraft der neuen Gemini AI -Modelle

Googles Gemini AI: Eine umfassende Anleitung zur API

Die Gemini -AI -Modelle von Google, insbesondere Gemini Pro, sind bereit, in der KI -Landschaft erhebliche Fortschritte zu machen und eine starke Alternative zu Wettbewerbern wie ChatGPT zu bieten. In diesem Tutorial wird die Gemini-API untersucht und es Entwicklern ermöglicht, hochmoderne KI-Funktionen in ihre Anwendungen zu integrieren. Wir behandeln Text- und Bildeingabe-, Modellauswahl und erweiterte Funktionen.

Gemini Ai

verstehen

Gemini AI, ein von Google Research und Google DeepMind entwickeltes multimodales KI -Modell, verarbeitet verschiedene Datentypen, einschließlich Text, Code, Audio, Bilder und Video. Mit einem menschlich zentrierten Ansatz erbaut und zielt darauf ab, der Menschheit zu profitieren. Die Skalierbarkeit ermöglicht die Bereitstellung in verschiedenen Systemen, von Rechenzentren bis hin zu mobilen Geräten. Drei Schlüsselversionen richten sich an bestimmte Bedürfnisse:

1. Gemini Ultra: Das fortschrittlichste Modell, hervorragende Auszeichnung in komplexen Aufgaben.
2. Gemini Pro: Eine ausgewogene Option, die eine starke Leistung und Skalierbarkeit bietet.
3. Gemini Nano: optimiert für mobile Geräte, Priorisierung der Effizienz.

Bildquelle

Gemini Ultra übertrifft GPT-4 an mehreren Benchmarks, und zeigt seine überlegenen Verständnis- und Problemlösungsfähigkeiten. Für AI -Newcomer bietet Googles KI Fundamentals Skill Track eine hilfreiche Einführung in die Schlüsselkonzepte.

API -Setup und Konfiguration

Erhalten Sie vor Verwendung der API einen API -Schlüssel von Google AI für Entwickler:

Klicken Sie auf "eine API -Taste abrufen."
Erstellen Sie ein Projekt und generieren Sie den Schlüssel.
Setzen Sie die Umgebungsvariable "gemini_api_key" (falls zutreffend mit Kaggle Secrets).
installieren Sie die Gemini Python -API:
4. %pip install google-generativeai
Konfigurieren Sie die API mit Ihrem Schlüssel:

import google.generativeai as genai
from kaggle_secrets import UserSecretsClient # If using Kaggle

user_secrets = UserSecretsClient()
gemini_key = user_secrets.get_secret("GEMINI_API_KEY")  # If using Kaggle

genai.configure(api_key=gemini_key)

Reaktionen mit Gemini Pro

erzeugen

generieren wir Text mit dem

Modell: gemini-pro

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("List the most influential people in the world.")
print(response.text)

Die freie API bietet eine einzige Antwort. Um auf mehrere Kandidaten zuzugreifen, ist ein bezahlter Plan erforderlich. Beachten Sie, dass die Ausgabe häufig im Markdown -Format ist. Verwenden Sie

für ordnungsgemäßes Rendering. Das Generieren von Python -Code ist ebenso einfach: IPython.display.Markdown

response = model.generate_content("Build a simple Python web application.")
Markdown(response.text)

Nutzung von Streaming für eine verbesserte Leistung

Verbesserung der wahrgenommenen Geschwindigkeit durch Streaming:

from IPython.display import display

model = genai.GenerativeModel("gemini-pro")
response = model.generate_content("How can I make authentic Italian pasta?", stream=True)

for chunk in response:
    display(Markdown(chunk.text))
    display(Markdown("_" * 80))

Feinabstimmungsantworten

Antworten mit

: GenerationConfig die Antworten anpassen

response = model.generate_content(
    'How to be productive during a burnout stage.',
    generation_config=genai.types.GenerationConfig(
        candidate_count=1,
        stop_sequences=['time'],
        max_output_tokens=1000,
        temperature=0.7)
)

Markdown(response.text)

Verwendung von Gemini Pro Vision für multimodale Eingabe

Gemini Pro Vision behandelt Bildeingaben. Nach dem Herunterladen eines Bildes (z. B. mit

) laden und anzeigen Sie es mit Kissen: curl anzeigen

!curl -o landscape.jpg "https://images.pexels.com/photos/18776367/...etc"
import PIL.Image
img = PIL.Image.open('landscape.jpg')
display(img)

Verwenden Sie dann das Bild mit dem Modell:

import google.generativeai as genai
from kaggle_secrets import UserSecretsClient # If using Kaggle

user_secrets = UserSecretsClient()
gemini_key = user_secrets.get_secret("GEMINI_API_KEY")  # If using Kaggle

genai.configure(api_key=gemini_key)

CHAT -Konversationen und Kontextaufbewahrung

Konversationskontext mit start_chat:

beibehalten

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("List the most influential people in the world.")
print(response.text)

Arbeiten mit Emboden

Einbettung für semantische Analyse erzeugen:

response = model.generate_content("Build a simple Python web application.")
Markdown(response.text)

Erweiterte Funktionen und Schlussfolgerung

Erforschen Sie erweiterte Funktionen wie Sicherheitseinstellungen, API-Zugriff auf niedriger Ebene und erweiterte Multi-Turn-Gespräche für eine verbesserte Anwendungsentwicklung. Die Gemini -API ermöglicht Entwicklern, anspruchsvolle KI -Anwendungen zu erstellen und ihre multimodalen Funktionen und die nahtlose Python -Integration zu nutzen. Weitere Lernressourcen, einschließlich Kurse und Cheat -Laken, stehen für eine tiefere Erkundung zur Verfügung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung von Google Gemini API: Entdecken Sie die Kraft der neuen Gemini AI -Modelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!