Présentation de l'API Google Gemini: Découvrez la puissance des nouveaux modèles Gemini AI

Gémini de Google: un guide complet de l'API

Les modèles Gemini AI de Google, en particulier Gemini Pro, sont sur le point de faire des progrès importants dans le paysage de l'IA, offrant une alternative puissante à des concurrents comme Chatgpt. Ce didacticiel explore l'API Gemini, permettant aux développeurs d'intégrer les capacités d'IA de pointe dans leurs applications. Nous couvrirons l'entrée du texte et de l'image, la sélection du modèle et les fonctionnalités avancées.

Comprendre les gemini Ai

Gemini AI, un modèle d'IA multimodal développé par Google Research et Google Deepmind, traite divers types de données, y compris le texte, le code, l'audio, les images et la vidéo. Construit avec une approche centrée sur l'homme, il vise à bénéficier à l'humanité. Son évolutivité permet le déploiement sur divers systèmes, des centres de données aux appareils mobiles. Trois versions clés répondent à des besoins spécifiques:

1. Gemini Ultra: Le modèle le plus avancé, excellant dans des tâches complexes.
2. Gemini Pro: Une option équilibrée offrant des performances et une évolutivité solides.
3. Gemini Nano: Optimisé pour les appareils mobiles, hiérarchiser l'efficacité.

source d'image

Gemini Ultra surpasse notamment GPT-4 sur plusieurs repères, présentant ses capacités de compréhension supérieure et de résolution de problèmes. Pour les nouveaux arrivants de l'IA, la piste de compétences fondamentales de l'IA de Google fournit une introduction utile aux concepts clés.

Configuration et configuration de l'API

Avant d'utiliser l'API, obtenez une clé API de Google AI pour les développeurs:

1. Cliquez sur "Obtenir une clé API".
2. Créez un projet et générez la clé.
3. Définissez la variable d'environnement "Gemini_API_KEY" (en toute sécurité à l'aide de secrets Kaggle, le cas échéant).
4. Installez l'API Gemini Python: %pip install google-generativeai
5. Configurez l'API à l'aide de votre clé:

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)

Génération de réponses avec Gemini Pro

Générons du texte à l'aide du modèle gemini-pro:

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

L'API libre fournit une seule réponse. Pour accéder à plusieurs candidats, un plan payant est requis. Notez que la sortie est souvent au format Markdown; Utilisez IPython.display.Markdown pour un rendu approprié. La génération du code Python est également simple:

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

Tiration de streaming pour des performances améliorées

Améliorer la vitesse perçue en utilisant le 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))

Réponses de réglage fin

Personnaliser les réponses en utilisant GenerationConfig:

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)

Utilisation de Gemini Pro Vision de l'entrée multimodale

Gemini Pro Vision gère les entrées d'image. Après avoir téléchargé une image (par exemple, en utilisant curl), chargez-le et affichez-le à l'aide de l'oreiller:

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

Ensuite, utilisez l'image avec le modèle:

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)

Conversations de chat et rétention de contexte

Maintenir le contexte de la conversation en utilisant start_chat:

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

Travailler avec des intégres

Générer des intérêts pour l'analyse sémantique:

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

Caractéristiques et conclusions avancées

Explorez des fonctionnalités avancées telles que les paramètres de sécurité, l'accès à l'API de bas niveau et les conversations multi-virnes étendues pour un développement d'applications amélioré. L'API Gemini permet aux développeurs de créer des applications d'IA sophistiquées, tirant parti de ses capacités multimodales et de son intégration python sans faille. D'autres ressources d'apprentissage, y compris des cours et des feuilles de triche, sont disponibles pour une exploration plus approfondie.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!