Google Gemini APIの紹介：新しいGemini AIモデルの力を発見する

GoogleのGemini AI：APIの包括的なガイド

GoogleのGemini AIモデル、特にGemini Proは、AIの風景に大きな進歩を遂げる態勢が整っており、ChatGptなどの競合他社に強力な代替品を提供しています。 このチュートリアルでは、Gemini APIを調査し、開発者が最先端のAI機能をアプリケーションに統合できるようにします。 テキストと画像の入力、モデルの選択、および高度な機能をカバーします。

Gemini ai

を理解します Google ResearchおよびGoogle DeepMindによって開発されたマルチモーダルAIモデルであるGemini AIは、テキスト、コード、オーディオ、画像、ビデオなど、さまざまなデータタイプを処理します。 人間中心のアプローチで構築され、人類に利益をもたらすことを目指しています。 そのスケーラビリティにより、データセンターからモバイルデバイスまで、多様なシステム全体に展開できます。 3つの重要なバージョンは、特定のニーズに応えます

gemini ultra：

複雑なタスクで優れている最先端のモデル。
1. gemini pro：バランスの取れたオプションは、強力なパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。
2. gemini nano：モバイルデバイス用に最適化され、効率の優先順位
画像ソース

ジェミニウルトラは、特にいくつかのベンチマークでGPT-4を上回り、その優れた理解と問題解決能力を紹介します。 AIの新人にとって、GoogleのAI Fundamentals Skill Trackは、重要な概念の役立つ紹介を提供します。

APIのセットアップと構成

APIを使用する前に、開発者向けにGoogle AIからAPIキーを取得します。

[APIキーを取得します。 "

をクリックします

プロジェクトを作成してキーを生成します

"gemini_api_key"環境変数を設定します（該当する場合はkaggleシークレットを安全に使用してください）。

gemini python api：

をインストールします

キーを使用してAPIを構成します：
2. Gemini Pro
を使用した応答を生成します
3. モデルを使用してテキストを生成しましょう
4. フリーAPIは単一の応答を提供します。 複数の候補者にアクセスするには、有料プランが必要です。 出力はしばしばマークダウン形式であることに注意してください。適切なレンダリングには%pip install google-generativeaiを使用します。 Pythonコードの生成も同様に簡単です：
5. パフォーマンスを強化するためのストリーミングのレバレッジ
ストリーミングを使用して、

知覚速度を改善します：

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)

微調整応答

gemini-pro

：

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

を使用して応答をカスタマイズします

マルチモーダル入力のためにgemini pro vision IPython.display.Markdownを利用する

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

gemini pro visionは画像入力を処理します。 画像をダウンロードした後（例：

を使用するなど）、枕を使用してロードして表示します：

次に、モデルで画像を使用します：

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))

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)

チャットの会話とコンテキスト保持

start_chat：

を使用して会話のコンテキストを維持します

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

埋め込み

の作業

セマンティック分析のための埋め込みを生成：

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

高度な機能と結論

安全設定、低レベルのAPIアクセス、拡張されたマルチターン会話などの高度な機能を探索して、アプリケーション開発を強化します。 Gemini APIは、開発者が洗練されたAIアプリケーションを作成し、マルチモーダル機能とシームレスなPython統合を活用できるようにします。 コースやチートシートを含むさらなる学習リソースは、より深い探索に利用できます。

以上がGoogle Gemini APIの紹介：新しいGemini AIモデルの力を発見するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。