我们进入如下网站,就可以看到build with Gemini的字样了,点击下方的get api key in google ai studio就可以跳转到API申请链接了。 https://ai.google.dev/ 进入API申请界面,这里只需要点击get API key,就可以生成属于自己的API key了。得到API key 后就可以使用python代码来调用其API接口了。 !pip install -q ...
在使用Gemini API之前需要先获取API密钥,点击以下链接获取 开始 填入相关的信息之后运行,即可查看可用的Gemini模型 genai.configure(api_key="在此处填入你的密钥") for m in genai.list_models(): if 'generateContent' in m.supported_generation_methods: print(m.name) 纯文本输入 纯文本采用“gemini-pro”模...
用谷歌账号登录后,访问:https://makersuite.google.com/app/apikey然后点击Get API key。 示例:列出已有模型 genai软件包还支持PaLM系列模型,但只有Gemini模型支持该generateContent方法的通用多模态功能。 # 列出模型 import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="你的appkey") for m in genai....
genai.configure(api_key='XXXXXXXXXXXXXXXXXXX') model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest') response = model.generate_content(["what do you see in this image", img]) print(response.text) 在这里,我指向与 Python 文件在同一目录下的本地 “image.png” 文件,并提出下面的问题。gemini-...
在下一步中,我们将使用PIP安装Python API: 复制 pip install -q -U google-generativeai 之后,我们将根据谷歌的GenAI设置API密钥,并初始化实例。 复制 import google.generativeai as genai import os gemini_api_key = os.environ["GEMINI_API_KEY"] ...
首先, Gemini在从Python API中正确选择函数和参数方面稍差一些 比如,当你给出如下指令时 def f_3283984:"""decode a hex string '4a4b4c' to UTF-8.""" Gemini Pro 生成以下代码,导致类型不匹配错误。 bytes(bytearray.fromhex('4a4b4c'), 'utf-8') ...
与其他语言模型一样,Gemini 有两种 API:文本生成和聊天补全。 我们先试试文本生成 API。 代码语言:javascript 复制 response=model.generate_content("I have a Python in the backyard. What should I do?")print(response.text) 接下来,让我们探索聊天补全 API。文本生成和聊天补全的关键区别在于能够在历史记录...
Gemini API 不仅支持文本内容的生成,还能结合图像和文本提示来生成内容。这一过程首先涉及到使用 Python 的 PIL 库加载图像,并将其转换为二进制流。然后,将图像数据与文本提示作为参数提供给模型。这种方法可以用于生成图像的描述性文本,解释图像内容或甚至创作基于图像的故事。
- 提供了Python、Android (Kotlin)、Node.js、Swift和JavaScript的SDK支持。微调方面，用户可以通过Google AI Studio直接接入Gemini Pro API，而且用户还可以通过Vertex AI来全面地自定义Gemini。其中，用户可以使用自己的数据，在无代码环境构建自己的Gemini对话机器人，支持RAG，搜索，嵌入，对话剧本等功能。而且谷歌保证...
与其他语言模型一样,Gemini 有两种 API:文本生成和聊天补全。 我们先试试文本生成 API。 response = model.generate_content("I have a Python in the backyard. What should I do?") print(response.text) 接下来,让我们探索聊天补全 API。文本生成和聊天补全的关键区别在于能够在历史记录列表中维护对话历史。