以gemini-pro为例: # initialize the generative model model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') 可以看到对于一个model除了model name还有generation_config, safety_settings,tools, system_instruction,cached_content。 API 提供温度和 top_p 等参数来微调创意方向和响应的多样性。例如: # 设置模型 generation_...
在代码中，开发者需要提供 Gemini API 密钥，密钥可以直接写在代码中或通过 OPENAI_API_KEY 环境变量传递。要生成文本，可以使用聊天补全 API，如下所示，指定希望使用的 Gemini 模型名称:response = client.chat.completions.create （ model="gemini-1.5-flash"， n=1， messages=[ {"role": "sy...
GOOGLE_API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY') # 确保API密钥已正确设置 if GOOGLE_API_KEY is None: raise ValueError("请设置环境变量 GOOGLE_API_KEY 为您的API密钥。") # 使用API密钥配置SDK genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) # 选择一个模型并创建一个GenerativeModel实例model = genai....
gemini_api_key = os.environ["GEMINI_API_KEY"] genai.configure(api_key = gemini_api_key) 使用Gemini Pro 设置好API密钥后,使用Gemini Pro模型生成内容就很简单。向‘generate_content’函数提供一个提示,将输出显示为Markdown。 复制 from IPython.display import Markdown model = genai.GenerativeModel('ge...
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') chat = model.start_chat() whileTrue: message =input("You: ") response = chat.send_message(message) print("Gemini: "+ response.text) 像往常一样,粘贴与上述部分类似的 API 密钥。 现在,将文件保存到桌面或首选位置。确保在最后添加.py。我将其命名为...
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest') response = model.generate_content("explain moore's law like I am 5") print(response.text) 在这里,我将模型定义为gemini-1.5-pro-latest,并使用了自己的 API 密钥。在下一行,你可以设置你的问题。
译自Exploring the API of Google’s Gemini Language Model，作者 Janakiram MSV。提示工程是利用Gemini API从语言模型生成定制且有效输出的关键方面。此实践涉及设计和优化提示以指导 LLM 生成所需内容，无论用于创意写作、编码、数据分析还是可以应用自然语言生成的任何其他应用程序。提示工程的成功不仅取决于提示本身的...
import google.generativeai as genaigenai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)测试文生文 我们会用到下面的个模型：gemini-pro：仅用于文本提示的模型。gemini-pro-vision：文本和图像的多模态模型。用 gemini-pro 模型测试文生文，我们在代码中直接提问，代码如下。model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')...
st.title("Gemini Bot")os.environ['GOOGLE_API_KEY']="AIzaSyAjsDpD-XXXXXXXXXXXXX"genai.configure(api_key=os.environ['GOOGLE_API_KEY'])# 配置 modelmodel=genai.GenerativeModel('gemini-pro')# 初始化 messageif"messages"notinst.session_state:st.session_state.messages=[{"role":"assistant","cont...
response = model.generate_content("What is the meaning of life?") to_markdown(response.text) 如果你的prompt比较奇奇怪怪,那么可能会不能正常获取到返回,你可以查看response.prompt_feedback获取原因。 还有一个有趣的事情,gemini可能会生成多个输出(candidates),通过response.candidates获取。