Google의 gemini ai : API 에 대한 포괄적 인 안내서
Google의 Gemini AI 모델, 특히 Gemini Pro는 AI 환경에서 상당한 진전을 이룰 준비가되어 있으며 Chatgpt와 같은 경쟁자들에게 강력한 대안을 제공합니다. 이 튜토리얼은 Gemini API를 탐색하여 개발자가 최첨단 AI 기능을 응용 프로그램에 통합 할 수 있도록합니다. 텍스트 및 이미지 입력, 모델 선택 및 고급 기능을 다룰 것입니다.
gemini ai 이해
Google Research 및 Google DeepMind가 개발 한 멀티 모달 AI 모델 인 Gemini AI는 텍스트, 코드, 오디오, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 데이터 유형을 처리합니다. 인간 중심의 접근 방식으로 지어진이 회사는 인류에게 도움이됩니다. 확장 성을 통해 데이터 센터에서 모바일 장치에 이르기까지 다양한 시스템에 배치 할 수 있습니다. 세 가지 주요 버전은 특정 요구를 충족시킵니다
Gemini Ultra :
가장 진보 된 모델, 복잡한 작업이 뛰어납니다.
Gemini Pro : 강력한 성능과 확장 성을 제공하는 균형 잡힌 옵션.
gemini nano :
모바일 장치에 최적화되어 효율성 우선 순위를 정합니다
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이미지 소스
Gemini Ultra는 여러 벤치 마크에서 GPT-4보다 우수하여 우수한 이해와 문제 해결 능력을 보여줍니다. AI Newcomers의 경우 Google의 AI 기초 기술 트랙은 주요 개념에 유용한 소개를 제공합니다.
API 설정 및 구성
API를 사용하기 전에 개발자를위한 Google AI에서 API 키를 얻으십시오.
"API 키 얻기"를 클릭하십시오
프로젝트를 만들고 키를 생성하십시오
"gemini_api_key"환경 변수를 설정하십시오 (해당되는 경우 Kaggle 비밀을 안전하게 사용하여).
Gemini Python API를 설치하십시오
키를 사용하여 API를 구성하십시오
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gemini pro 로 응답을 생성합니다
모델을 사용하여 텍스트를 생성합시다
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무료 API는 단일 응답을 제공합니다. 여러 후보자에게 액세스하려면 유료 계획이 필요합니다. 출력은 종종 Markdown 형식입니다. 적절한 렌더링을 위해 를 사용하십시오. 파이썬 코드를 생성하는 것도 간단합니다
향상된 성능을위한 스트리밍 활용
스트리밍을 사용하여 인식 된 속도를 향상시킵니다
미세 조정 응답
:
를 사용하여 응답을 사용자 정의합니다
멀티 모달 입력에 대한 Gemini Pro Vision 사용
Gemini Pro Vision은 이미지 입력을 처리합니다. 이미지를 다운로드 한 후 (예 : 사용) 베개를 사용하여로드하고 표시하십시오.
그런 다음 모델과 함께 이미지를 사용하십시오import 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)
대화 대화 및 컨텍스트 유지
: 를 사용하여 대화 컨텍스트를 유지하십시오
start_chat
임베딩 작업
시맨틱 분석을위한 임베딩 생성 :
고급 기능 및 결론
안전 설정, 저수준 API 액세스 및 향상된 애플리케이션 개발을위한 확장 된 다중 회전 대화와 같은 고급 기능을 탐색합니다. Gemini API는 개발자가 정교한 AI 애플리케이션을 만들어 멀티 모달 기능과 원활한 Python 통합을 활용할 수 있도록합니다. 코스 및 치트 시트를 포함한 추가 학습 리소스는 더 깊은 탐사를 위해 이용할 수 있습니다. model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("List the most influential people in the world.")
print(response.text)
위 내용은 Google Gemini API 소개 : 새로운 Gemini AI 모델의 힘을 발견의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!